行人重识别(5)——行人重识别Market1501数据集介绍

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Market1501数据集

一、数据集简介

Market-1501数据集在清华大学校园中采集，夏天拍摄，在2015年构建并公开。它包括由6个摄像头（其中5个高清摄像头和1个低清摄像头）拍摄的1501个行人的32217张图片。图片分辨率统一为128X64。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。
训练集bounding_box_train有751人，包含12,936张图像，平均每个人有17.2张训练数据；
测试集bounding_box_test有750人，包含19,732张图像，平均每个人有26.3张测试数据;
查询集query有3368张查询图像。
该数据集提供的固定数量的训练集和测试集均可以在single-shot或multi-shot测试设置下使用。

二、目录结构及数据命名规则

Market-1501-v15.09.15
　　├── bounding_box_test
　　　　　　　├── 0000_c1s1_000151_01.jpg
　　　　　　　├── 0000_c1s1_000376_03.jpg
　　├── bounding_box_train
　　　　　　　├── 0002_c1s1_000451_03.jpg
　　　　　　　├── 0002_c1s1_000551_01.jpg
　　├── gt_bbox
　　　　　　　├── 0001_c1s1_001051_00.jpg
　　　　　　　├── 0001_c1s1_002301_00.jpg
　　├── gt_query
　　　　　　　├── 0001_c1s1_001051_00_good.mat
　　　　　　　├── 0001_c1s1_001051_00_junk.mat
　　├── query
　　　　　　　├── 0001_c1s1_001051_00.jpg
　　　　　　　├── 0001_c2s1_000301_00.jpg
　　└── readme.txt

1.目录介绍

1. “bounding_box_test”——测试集的 750 人，包含 19,732 张图像，前缀为 0000 表示在提取这 750 人的过程中DPM检测错的图（可能与query是同一个人），-1 表示检测出来其他人的图（不在这 750 人中）
2. “bounding_box_train”——训练集的 751 人，包含 12,936 张图像
3. “query”——为 750 人在每个摄像头中随机选择一张图像作为query，因此一个人的query最多有 6 个，共有 3,368 张图像
4. “gt_query”——matlab格式，用于判断一个query的哪些图片是好的匹配（同一个人不同摄像头的图像）和不好的匹配（同一个人同一个摄像头的图像或非同一个人的图像）
5. “gt_bbox”——手工标注的bounding box，用于判断DPM检测的bounding box是不是一个好的box

2.数据文件命名规则

以 0001_c1s1_000151_01.jpg 为例

1. 0001 表示每个人的标签编号，从0001到1501；
2. c1 表示第一个摄像头(camera1)，共有6个摄像头；
3. s1 表示第一个录像片段(sequece1)，每个摄像机都有数个录像段；
4. 000151 表示 c1s1 的第000151帧图片，视频帧率25fps；
5. 01 表示 c1s1_001051 这一帧上的第1个检测框，由于采用DPM检测器，对于每一帧上的行人可能会框出好几个bbox。00 表示手工标注框

三、数据集下载地址

百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1ntIi2Op

四、参考文献

Zheng L, Shen L, Tian L, et al. Scalable person re-identification: A benchmark[C]. ICCV, 2015: 1116-1124.