停车行人数据集（PPD）是一个大规模的鱼眼数据集，专注于真实世界中行人的检测，特别是在遮挡和多样姿态的情况下。PPD包含多种类型的行人，通过鱼眼摄像头捕捉，旨在解决停车场场景中行人检测的挑战。数据集由复旦大学和纵目科技创建，包含超过33万张鱼眼图像，分为遮挡行人、姿态行人和躺下行人三个子集。PPD通过引入两种数据增强技术（ODA和PDA）来提高行人检测的性能，适用于自动驾驶中的高级驾驶辅助系统（A

arXiv2023-09-25 更新2511

PTB-TIR

红外目标跟踪

行人检测

PTB-TIR是由哈尔滨工业大学深圳研究生院计算机科学与技术学院开发的用于热红外行人跟踪评估的数据集。该数据集包含60个热红外序列，每个序列都有手动标注，用于评估跟踪器在不同属性下的表现。数据集涵盖多种设备、场景和拍摄时间，确保了数据的多样性。PTB-TIR数据集主要用于评估热红外行人跟踪器在实际应用中的性能，如交通监控、夜间救援等，旨在解决在低光照条件下行人跟踪的挑战。

arXiv2019-11-06 更新790

MMPD-Dataset

行人检测

多模态学习

MMPD数据集是在ECCV2024提出的，用于行人和多模态学习的通用模型和基准数据集。该数据集基于多个2D检测数据集构建，包括COCO、CrowdHuman、Object365等，并包含一个新的数据集EventPed。

github2024-07-10 更新4530

Daimler Pedestrian Detection Benchmark

行人检测

计算机视觉

该数据集包含用于行人检测的图像和视频数据，主要用于计算机视觉和机器学习领域的研究。数据集包括不同天气条件、光照条件和视角下的行人图像，旨在评估和改进行人检测算法。