Locount

我们在 28 家不同的商店和公寓中收集了一个大规模的对象定位和计数数据集，其中包含 50,394 张图像，JPEG 图像分辨率为 1920x1080 像素。注释了 140 个类别（包括夹克、鞋子、烤箱等）中的超过 190 万个对象实例。

We collected a large-scale object localization and counting dataset across 28 distinct shops and apartments. This dataset contains 50,394 JPEG images with a resolution of 1920×1080 pixels, and over 1.9 million object instances from 140 categories including jackets, shoes, ovens, etc. have been annotated.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Locount是一个大规模对象定位和计数数据集，包含50,394张高分辨率图像，覆盖28家商店和公寓场景，标注了140个类别中的超过190万个对象实例。该数据集由中国科学院大学、字节跳动等机构于2020年发布，专注于零售环境中的物体检测和计数任务，适用于计算机视觉研究。