面向开放环境的动态跨场景行人数据

动态跨场景行人数据集OWD面向多个独立的开放世界、高度动态的采集场所，包括街道、十字路口、商场等；采集过程中，在所有季节的正常/恶劣天气条件下部署了多个摄像机网络，捕获不同的行人外观。通过引入更加复杂多变的环境，OWD 中行人图像的多样性显著提升，有助于提高行人重识别模型的显式泛化能力，促进深度模型泛化到动态的野外场景。该数据集有助于人工智能模型生成具有更丰富多样性的特征空间，同时促进域不变泛化表示学习，为科研人员提供宝贵的数据资源。