GOT-10k 数据集

GOT-10k 是一个基于 WordNet 的大型目标跟踪数据集，广泛覆盖了 560 类户外常见的移动物体，物体的边界框全部由人工标注，边界框数量超过 150 万，实现了深度跟踪器的统一训练和稳定评估。

GOT-10k is a large-scale object tracking dataset based on WordNet, which covers 560 categories of common outdoor moving objects. All object bounding boxes are manually annotated, with the total number of bounding boxes exceeding 1.5 million, enabling unified training and reliable evaluation of deep trackers.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

GOT-10k是一个大型目标跟踪数据集，专注于户外场景，覆盖560类常见移动物体，包含超过150万个人工标注边界框和10000条视频，用于训练和评估深度跟踪器。其特点包括规模宏大、通用类覆盖和单样本学习，适用于安防和机器视觉领域的研究与应用。