目标跟踪数据集分享

360VOT: A New Benchmark Dataset for Omnidirectional Visual Object Tracking

360VOT 是一个新的大规模全景追踪基准数据集,旨在为全景视觉物体追踪提供支持。这个数据集包含了 120 个序列,总计超过 11.3 万张高分辨率帧,采用等距投影。追踪的目标涵盖了 32 个不同的类别,场景多样。

此外,还提供了 4 种无偏差的ground truth,包括(旋转)边界框和(旋转)边界视场,以及为 360° 图像量身定制的新指标,从而可以准确评估全景跟踪性能。

相关推荐
mit6.82411 小时前
PyTorch & Transformers| Azure
人工智能
程序员陆通11 小时前
OpenAI Dev Day 2025:AI开发新纪元的全面布局
人工智能
新兴ICT项目支撑11 小时前
BERT文本分类超参数优化实战:从13小时到83秒的性能飞跃
人工智能·分类·bert
真智AI11 小时前
小模型大智慧:新一代轻量化语言模型全解析
人工智能·语言模型·自然语言处理
算法打盹中12 小时前
计算机视觉:基于 YOLO 的轻量级目标检测与自定义目标跟踪原理与代码框架实现
图像处理·yolo·目标检测·计算机视觉·目标跟踪
小关会打代码12 小时前
深度学习之YOLO系列YOLOv1
人工智能·深度学习·yolo
大山同学12 小时前
CNN手写数字识别minist
人工智能·神经网络·cnn
道可云12 小时前
道可云人工智能每日资讯|2025世界智能网联汽车大会将在北京举办
人工智能·百度·汽车·ar·xr·deepseek
一车小面包12 小时前
Transformer Decoder 中序列掩码(Sequence Mask / Look-ahead Mask)
人工智能·深度学习·transformer