Caltech Pedestrian detection|行人检测数据集|计算机视觉数据集

用于行人检测的数据集，包含行人边界框标注。

A dataset for pedestrian detection, containing bounding box annotations for pedestrians.

原始信息汇总

数据集概述

Lidar

• 暂无详细信息。

Vision

数据集	许可证	注释类型	年份	链接
Caltech Pedestrian detection	CC4.0	Pedestrian bbox		http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/CaltechPedestrians/index.html
GM-ATCI Rear-view pedestrians	CC4.0/MIT [1]			https://sites.google.com/site/rearviewpeds1/
SullyChen AutoPilot Dataset	MIT	Steering angle		https://github.com/SullyChen/Autopilot-TensorFlow
COCO	CC4.0	Segmentation		http://cocodataset.org/
Self driving car data	CC0	None		https://www.kaggle.com/ajaysh/self-driving-car
CSAIL LabelMe dataset	CC0 (with attribution)	Segmentation		http://labelme2.csail.mit.edu/Release3.0/browserTools/php/publications.php
Udacity	MIT	Bounding boxes		https://github.com/udacity/self-driving-car/tree/master/annotations
Udacity (Roboflow cleaned)	MIT	Bounding boxes		https://public.roboflow.ai/object-detection/self-driving-car
NGSIM Vehicle Trajectories and Supporting Data	CC4.0	Vehicle trajectory data		https://data.transportation.gov/Automobiles/Next-Generation-Simulation-NGSIM-Vehicle-Trajector/8ect-6jqj
ADE20K	BSD 3.0	Semantic segmentation		http://groups.csail.mit.edu/vision/datasets/ADE20K/index.html

Multi-sensor

数据集	许可证	注释类型	传感器	链接
Udacity	MIT	None	IMU/GPS/LIDAR	https://github.com/udacity/self-driving-car/tree/master/datasets
Velodyne SLAM KIT	CC4.0 [2]	None	LIDAR/Stereo camera	https://www.mrt.kit.edu/z/publ/download/velodyneslam/dataset.html
NCLT Dataset	Open Database License		Camera/IMU/GPS/LIDAR/Wheel odometry	http://robots.engin.umich.edu/nclt/
Brno Urban Dataset	MIT	None	Camera/Thermal/RTK/GPS/LIDAR/IMU	https://github.com/Robotics-BUT/Brno-Urban-Dataset
Audi Autonomous Driving Dataset (A2D2)	CC BY-ND 4.0	3D bounding boxes/Semantic Segmentation	Camera/LIDAR	https://www.a2d2.audi/
comma2k19	MIT	None	Camera/IMU/GPS	https://github.com/commaai/comma2k19
PedX	MIT	3D segmentation/2D labels	Camera/LIDAR	http://pedx.io/
Scale AI PandaSet	CC4.0	3D Bounding boxes/PointCloud annotations	Lidar/Camera	https://scale.com/resources/download/pandaset

Synthetic data

数据集	许可证	注释类型	年份	链接
Semantic Segmentation for Self Driving Cars	CC0	semantic segmenation		https://www.kaggle.com/kumaresanmanickavelu/lyft-udacity-challenge

[1] 通过电子邮件与GM确认，无任何责任，类似于MIT许可证。 [2] 此数据可自由使用，但用于科学出版时需引用“Velodyne SLAM”一文。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Caltech Pedestrian Detection数据集构建于计算机视觉领域，旨在为行人检测任务提供高质量的训练和测试数据。该数据集通过在城市环境中采集大量行人图像，并结合精确的行人边界框标注，确保了数据的多样性和实用性。数据采集过程中，采用了多角度、多场景的拍摄方式，涵盖了不同光照、天气和行人姿态的变化，从而构建了一个具有广泛代表性的行人检测数据集。

特点

Caltech Pedestrian Detection数据集以其丰富的标注信息和多样化的场景设置著称。数据集中的每一张图像都配备了精确的行人边界框标注，使得其能够有效支持行人检测算法的训练与评估。此外，数据集涵盖了多种复杂场景，如拥挤的街道、不同的光照条件以及行人姿态的变化，极大地提升了模型的泛化能力。其CC4.0许可证允许用户在研究、爱好和商业用途中自由使用，进一步增强了其应用价值。

使用方法

使用Caltech Pedestrian Detection数据集时，用户可以通过其提供的图像和标注文件进行行人检测算法的训练与测试。数据集的结构清晰，用户可以根据需要选择特定的场景或子集进行实验。在训练过程中，建议结合数据增强技术以进一步提升模型的鲁棒性。此外，数据集的CC4.0许可证确保了用户在使用过程中无需担心版权问题，可以自由地将其应用于研究、开发以及商业项目中。

背景与挑战

背景概述

Caltech Pedestrian Detection数据集由加州理工学院（Caltech）的视觉实验室于2009年创建，旨在为行人检测领域提供高质量的数据支持。该数据集的核心研究问题是通过计算机视觉技术实现行人的精确检测与定位，特别是在复杂场景下的行人识别。数据集包含大量真实场景中的行人图像，并提供了精确的行人边界框标注，为行人检测算法的开发与评估提供了重要基准。该数据集在自动驾驶、智能监控等领域具有广泛的应用价值，推动了行人检测技术的快速发展。

当前挑战

Caltech Pedestrian Detection数据集在解决行人检测问题时面临多重挑战。首先，行人检测需要在复杂背景、光照变化、遮挡等条件下实现高精度识别，这对算法的鲁棒性提出了极高要求。其次，数据集中行人的姿态、尺度和密度差异显著，增加了检测难度。在数据集构建过程中，研究人员需对大量图像进行精确标注，确保边界框的准确性与一致性，这一过程耗时且易受主观因素影响。此外，数据集的多样性与规模仍需进一步扩展，以应对实际应用中的复杂场景需求。

常用场景

经典使用场景

Caltech Pedestrian Detection数据集在计算机视觉领域被广泛应用于行人检测算法的开发与评估。该数据集提供了丰富的行人边界框标注，使得研究人员能够在复杂的城市环境中测试和优化检测模型。通过使用该数据集，研究者能够深入探讨在不同光照、遮挡和姿态条件下的行人检测性能，从而推动自动驾驶和智能监控系统的发展。

衍生相关工作

基于Caltech Pedestrian Detection数据集，许多经典的行人检测算法得以诞生。例如，Deformable Part Models (DPM)和Faster R-CNN等模型在该数据集上进行了广泛的测试和优化，取得了显著的性能提升。此外，该数据集还催生了一系列关于行人行为分析和多目标跟踪的研究，进一步拓展了计算机视觉领域的研究边界。

数据集最近研究

最新研究方向

在自动驾驶与计算机视觉领域，Caltech Pedestrian Detection数据集作为行人检测研究的重要基准，近年来持续推动着相关技术的发展。随着深度学习算法的不断演进，研究者们致力于提升模型在复杂场景下的行人检测精度与鲁棒性。当前的研究热点包括多尺度特征融合、注意力机制的应用以及基于Transformer的检测框架，这些方法显著提高了模型对遮挡、光照变化等挑战的适应能力。此外，数据增强技术与半监督学习策略的结合，也为解决标注数据不足的问题提供了新的思路。Caltech Pedestrian Detection数据集的开源特性，不仅促进了学术界的广泛合作，还为工业界的实际应用提供了可靠的验证平台，进一步推动了自动驾驶技术的商业化进程。