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。