TrackingNet: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild 数据集!!!

苦苦等了好久好久,终于等到这么一个是用于目标跟踪的超大数据集了!

本数据集特色总结如下:

1,规模大:包含3万+个视频以及1420万个标注框——真的是爽到哭啊,OTB100才100个视频算什么?ImageNetVideo2015才3000多个视频又算什么?;

2,专为目标跟踪设计:不像一般的大数据库都是隔几帧标注一个目标,这个数据集每个图片的目标都标注了——贴心啊;

3,前景好:作者将SiameFC算法在该数据集上进行训练,在OTB100上得到的测试结果相对于之前提升了1.6个百分点——换个训练集提升1.6个百分点,这种好事儿去哪里找?

4,覆盖广泛:无论是视频长度,还是目标类别,还是跟踪中遇到的挑战都应有尽有,灰常6666666;

5,革命性:这个数据集对目标跟踪算法来说可能是个转折点,这回可以实现以视频为基础的训练了,之前RNN用在目标跟踪中不是训练数据不够吗?这回数据来啦!

最后上几个图说明这个数据集完爆之前所有数据集吧!

TrackingNet: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild 数据集!!!_第1张图片

TrackingNet: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Object Tracking in the Wild 数据集!!!_第2张图片

你可能感兴趣的:(目标跟踪算法)