视频多目标跟踪数据集

## 数据集描述 该数据集用于视频多目标跟踪（video-multi-object-tracking）算法模型测试 ### 数据集简介 该数据集包含视频文件。 ## 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）。 ### 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_multi_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 原始数据引用于MOT17数据集。 ## 数据集版权信息 数据集相采用CC BY-NC-SA 3.0开源协议。 ## 引用方式 ```BibTeX @article{MOT16, title = {{MOT}16: {A} Benchmark for Multi-Object Tracking}, shorttitle = {MOT16}, url = {http://arxiv.org/abs/1603.00831}, journal = {arXiv:1603.00831 [cs]}, author = {Milan, A. and Leal-Taix\'{e}, L. and Reid, I. and Roth, S. and Schindler, K.}, month = mar, year = {2016}, note = {arXiv: 1603.00831}, keywords = {Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition} } ```## 数据集描述 本数据集用于视频多目标跟踪（video-multi-object-tracking）算法模型测试 ### 数据集简介 本数据集包含视频文件。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集中的每个数据样本对均包含一个视频文件（*.mp4）。 ### 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_multi_object_tracking_dataset", namespace="modelscope", split="test", download_mode=DownloadMode.FORCE_REDOWNLOAD) print(next(iter(ms_ds_test))) ### 数据分片 本数据集仅作为测试集使用。 ## 数据集生成的相关信息 ### 原始数据 本数据集的原始数据引自MOT17数据集。 ## 数据集版权信息 本数据集采用CC BY-NC-SA 3.0开源许可协议。 ## 引用方式 BibTeX @article{MOT16, title = {{MOT}16: {A} Benchmark for Multi-Object Tracking}, shorttitle = {MOT16}, url = {http://arxiv.org/abs/1603.00831}, journal = {arXiv:1603.00831 [cs]}, author = {Milan, A. and Leal-Taix'{e}, L. and Reid, I. and Roth, S. and Schindler, K.}, month = mar, year = {2016}, note = {arXiv: 1603.00831}, keywords = {Computer Science - Computer Vision and Pattern Recognition} }

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集专用于视频多目标跟踪算法的测试，包含MP4格式的视频文件，数据来源于MOT17数据集。它遵循CC BY-NC-SA 3.0开源许可证，仅作为测试集使用。