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SegTrack-v2

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魔搭社区2025-11-25 更新2025-03-01 收录
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https://modelscope.cn/datasets/OpenDataLab/SegTrack-v2
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资源简介:
displayName: SegTrack-v2 labelTypes: - SemanticSegMap license: - Unknown mediaTypes: - Video - Image paperUrl: https://web.engr.oregonstate.edu/~lif/SegTrack2/segtrack2_cameraready.pdf publishDate: "2013" publishUrl: https://web.engr.oregonstate.edu/~lif/SegTrack2/dataset.html publisher: - Georgia Institute of Technology tags: - People - Car - Parachute taskTypes: - Video Object Segmentation - Semantic Segmentation - Unsupervised Video Object Segmentation - Video Segmentation - Video Semantic Segmentation --- # 数据集介绍 ## 简介 SegTrack v2 是一个视频分割数据集,在每个视频的每一帧的多个对象上都有完整的像素级注释。 ## 引文 ``` "@inproceedings{li2013video, title={Video segmentation by tracking many figure-ground segments}, author={Li, Fuxin and Kim, Taeyoung and Humayun, Ahmad and Tsai, David and Rehg, James M}, booktitle={Proceedings of the IEEE international conference on computer vision}, pages={2192--2199}, year={2013} }" ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}

显示名称:SegTrack-v2 标签类型: - 语义分割图(SemanticSegMap) 许可证: - 未知(Unknown) 媒体类型: - 视频(Video) - 图像(Image) 论文链接:https://web.engr.oregonstate.edu/~lif/SegTrack2/segtrack2_cameraready.pdf 发布日期:2013 发布页面链接:https://web.engr.oregonstate.edu/~lif/SegTrack2/dataset.html 发布机构: - 佐治亚理工学院(Georgia Institute of Technology) 标签: - 人物(People) - 汽车(Car) - 降落伞(Parachute) 任务类型: - 视频目标分割(Video Object Segmentation) - 语义分割(Semantic Segmentation) - 无监督视频目标分割(Unsupervised Video Object Segmentation) - 视频分割(Video Segmentation) - 视频语义分割(Video Semantic Segmentation) --- # 数据集简介 ## 简介 SegTrack-v2 是一款专业视频分割数据集,可为每个视频的每一帧中的多个目标提供完整的像素级标注。 ## 引用文献 "@inproceedings{li2013video, title={通过跟踪多前景-背景片段实现视频分割}, author={Li, Fuxin and Kim, Taeyoung and Humayun, Ahmad and Tsai, David and Rehg, James M}, booktitle={IEEE国际计算机视觉会议论文集}, pages={2192--2199}, year={2013} }" ## 数据集下载 :modelscope-code[]{type="git"}
提供机构:
maas
创建时间:
2024-07-03
搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
SegTrack-v2是一个视频分割数据集,提供每个视频每帧中多个对象的完整像素级注释。该数据集源自2013年IEEE国际计算机视觉会议,可通过git下载,大小为209.64MB。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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