行人重识别常用数据集

       数据集汇总链接https://github.com/NEU-Gou/awesome-reid-dataset。以下仅罗列较为常用的数据集，表格整合了基本信息，各数据集下对应链接是对数据集的详细介绍，部分内含state of the art。

图片数据集

Dataset	Identities	Cameras	Images	Label	Size	Shot	Full-frames availability
Market1501	1501	6	32217	Hand/DPM	128*64	multi
DukeMTMC-reID	1812	8	36441	Hand	Vary	multi	Yes
CUHK03	1467	10(5 pairs)	13164	Hand/DPM	Vary
MSMT17	4101	15	126441	F-RCNN	Vary

CUHK03

https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/83544210

CUHK03是第一个大到足以进行深度学习的行人重识别数据集。它提供了从目标检测算法(DPM)中检测到的边界框和手动标记。该数据集的人员检测质量相对较好。

Market 1501

https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/83544088

它包含大量身份，每个身份都有来自6个不相交摄像头的多个图像。该数据集还包括来自DPM的2793个错误警报，作为模仿真实场景的干扰者。边界框的质量比CUHK03差。后来在ICCV 2015发布版本中，集成了500K干扰图片，使这个数据集真正大规模。

DukeMTMC-reID

https://blog.csdn.net/ctwy291314/article/details/83544142

DukeMTMC数据集是一个大规模重标记的多目标多摄像机跟踪数据集。总共有超过2700人在8台摄像机中被标记为不同的身份。通过访问所有信息（全帧，帧级地面实况，校准信息等），该数据集具有大量的潜力。

MSMT17

http://www.pkuvmc.com/publications/msmt17.html

这个大规模的ReID数据集收集在一个校园内，有12个室外摄像机和3个室内摄像机。它涵盖了一个月内不同天气的4天。每天上午、中午、下午各选3个时长1小时的视频。利用Faster RCNN进行行人检测。到目前为止，此数据集是最大的行人重识别数据集。它与Market有类似的角度，但包含更复杂的情景。

视频数据集

Dataset	Identities	Cameras	Images	Label	Size	Shot	Full frames availability
MARS	1261	6	1191003	DPM+GMMCP	256X128	multi
iLIDS-VID	300	2	42495	Hand	Vary	multi
PRID2011	934	2	24541	Hand	128*64	multi	Yes
DukeMTMC-VideoReID	1812						此数据集信息未整合

iLIDS-VID

http://www.eecs.qmul.ac.uk/~xiatian/downloads_qmul_iLIDS-VID_ReID_dataset.html

基于真实行人重识别系统每个身份都应该具有轨迹的假设，iLIDS- VID数据集从iLIDS MCTS数据集中提取了300个身份的600个视频。取自监控航空接站大厅，从2个不相交摄像机创建该数据集，包含基于静态图像（ILIDS-VID \ images）和基于图像序列（ILIDS-VID \ sequences）。由于iLIDS MCTS数据集的局限性，iLIDS-VID遮挡非常严重。

PRID2011

https://www.tugraz.at/institute/icg/research/team-bischof/lrs/downloads/prid11/

PRID数据集具有来自摄像机A的385条视频和来自摄像机B的749条视频，其中只有200人同时出现在两台摄像机中。这个数据集还有一个单镜头版本，由随机选择的快照组成。一些轨迹没有很好地同步，这意味着人可能在连续的帧之间“跳跃”。

MARS

https://blog.csdn.net/qq_34132310/article/details/83869605

MARS（运动分析和重新识别集）数据集是Market1501数据集的扩展版本。这是第一个基于大规模视频的行人重识别数据集。由于所有边界框和轨迹都是自动生成的，因此它包含干扰项，每个标识可能包含多个轨迹。

DuckMTMC-VideoReID

https://github.com/Yu-Wu/DukeMTMC-VideoReID

DukeMTMC-VideoReID是DukeMTMC跟踪数据集的子集，用于基于视频的行人重识别。该数据集包括702个用于训练的身份，702个用于测试的身份，以及408个身份作为干扰者。 总共有2196个视频用于训练，2636个视频用于测试。每个视频包含每12帧采样的人物图像。在测试期间，每个ID的视频用作查询，其余视频放在gallery中。