视频单目标跟踪数据集
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## 数据集描述 该数据集用于视频单目标跟踪(video-single-object-tracking)算法模型测试 ### 数据集简介 该数据集包含视频文件和对应每帧的目标真实框。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集中每个数据对包括一个视频文件(\*.mp4)和对应的label文本文件(\*_groundtruth.txt)。 其中每个文本文件包括对应视频每帧的目标真实矩形框,第K行是第K帧的矩形框,每行包含4个数字,分别为矩形框的left, top, right, bottom. ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_ds_test = MsDataset.load("video_single_object_tracking_dataset", namespace="modelscope", split="test", download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD) print(next(iter(ms_ds_test))) ``` ### 数据分片 该数据集只作为测试集进行使用。 ## 数据集生成的相关信息 ### 原始数据 原始数据和标注引用于GOT-10k数据集。 ## 数据集版权信息 数据集相采用CC-BY-4.0开源协议。 ## 引用方式 ```BibTeX @ARTICLE{Huang2021, author={Huang, Lianghua and Zhao, Xin and Huang, Kaiqi}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, title={GOT-10k: A Large High-Diversity Benchmark for Generic Object Tracking in the Wild}, year={2021}, volume={43}, number={5}, pages={1562-1577}, doi={10.1109/TPAMI.2019.2957464}} ```
本数据集用于视频单目标跟踪(video-single-object-tracking)算法模型测试。 ## 数据集简介 本数据集包含视频文件及对应每一帧的目标真实标注框。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集中每一组数据对均包含一个视频文件(格式为*.mp4)与对应的标注文本文件(命名格式为*_groundtruth.txt)。每个文本文件存储了对应视频各帧的目标真实矩形标注框:第K行对应第K帧的矩形框,每行包含4个数值,依次为矩形框的left、top、right、bottom参数。 ### 数据集加载方式 python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_ds_test = MsDataset.load("video_single_object_tracking_dataset", namespace="modelscope", split="test", download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD) print(next(iter(ms_ds_test))) ### 数据分片 本数据集仅用作测试集。 ## 数据集生成的相关信息 ### 原始数据 本数据集的原始数据及标注均引用自GOT-10k数据集。 ## 数据集版权信息 本数据集采用CC-BY-4.0开源许可协议。 ## 引用方式 BibTeX @ARTICLE{Huang2021, author={Huang, Lianghua and Zhao, Xin and Huang, Kaiqi}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, title={GOT-10k: A Large High-Diversity Benchmark for Generic Object Tracking in the Wild}, year={2021}, volume={43}, number={5}, pages={1562-1577}, doi={10.1109/TPAMI.2019.2957464}}




