SegTrack-v2
收藏魔搭社区2025-11-25 更新2025-03-01 收录
下载链接:
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

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



