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MOT20
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OpenXLab
2026-04-18 收录
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行人检测挑战。该基准包含 8 个具有挑战性的视频序列(4 个训练,4 个测试),在不受约束的环境中。跟踪和评估是在图像坐标中完成的。所有序列都经过高精度注释,严格遵循定义明确的协议。
应用场景:
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-03-17
相关数据集
MOT20
数据集文件元信息以及数据文件,请浏览“数据集文件”页面获取。 当前数据集卡片使用的是默认模版,数据集的贡献者未提供更加详细的数据集介绍,但是您可以通过如下GIT Clone命令,或者ModelScope SDK来下载数据集 #### 下载方法 :modelscope-code[]{type="sdk"} :modelscope-code[]{type="git"}
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2026-01-08 更新
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行人检测挑战。该基准包含 8 个具有挑战性的视频序列(4 个训练,4 个测试),在不受约束的环境中。跟踪和评估是在图像坐标中完成的。所有序列都经过高精度注释,严格遵循定义明确的协议。
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MOT20
MOT20是一个用于单摄像头多目标跟踪(MOT)和行人检测的基准数据集,专注于高度拥挤的真实世界场景,如拥挤的广场、室内火车站、体育场出口和步行街。该数据集旨在对MOT方法在密集人群场景中进行压力测试,与早期MOTChallenge版本相比,视频序列较少但注释密度更高。数据集包含8个具有挑战性的视频序列:4个训练序列和4个测试序列。训练集总计有8,931帧图像,包含2,332个目标轨迹和1,336
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arXiv
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