DetReIDX
收藏资源简介：
DetReIDX是一个大规模的空中-地面人物数据集，专为在现实世界条件下对人员再识别技术进行压力测试而设计。数据集包括来自三个大洲七个大学校园的509个身份的超过1300万个边界框。数据集的参与者至少在两天内记录了两次，服装、日光和位置都发生了变化，这使得它适合实际评估长期的人员再识别。此外，数据还标注了16个软生物特征属性和多任务标签，用于检测、跟踪、再识别和动作识别。
DetReIDX is a large-scale aerial-ground person dataset designed exclusively for stress-testing person re-identification (ReID) technologies under real-world conditions. The dataset contains over 13 million bounding boxes for 509 unique identities collected from seven university campuses across three continents. Each participant was recorded at least twice over a two-day period, with variations in clothing, daylight conditions, and locations, which makes it suitable for practical evaluation of long-term person re-identification. Furthermore, the dataset is annotated with 16 soft biometric attributes and multi-task labels for detection, tracking, re-identification, and action recognition.
DetReIDX 数据集概述
数据集基本信息
- 名称: DetReIDX: A Stress-Test Dataset for Real-World UAV-Based Person Recognition
- 用途: 支持计算机视觉任务，包括行人检测、重识别(ReID)、多视角跟踪和动作识别
- 采集方式: 无人机(最高120m)和地面相机在复杂室外场景采集
- 特点:
- 包含室内和室外场景
- 18个无人机视角
- 不同高度(最高120m)、距离和相机角度(30°,60°,90°)
- 每人在不同会话中穿着不同服装
关键统计
- 身份数量: 509个
- 标注数量: 1300万+
- 最大高度: 120m
- 采集地点: 7个
- 高度范围: 5.8m至120m
- 距离范围: 10m至120m
- 跨会话: 2个会话(不同服装和条件)
数据采集协议
室内采集
- 每个受试者从三个角度拍摄: 右(R)、前(F)、左(L)
- 记录自然行走的步态视频
室外采集
- 在两个会话中进行
- 每个会话包含18个采集点
- 不同距离和高度
| 会话 | 距离(m) | 高度(m) |
|---|---|---|
| 1 | 10-120 | 5.8-120 |
| 2 | 10-120 | 5.8-120 |
标注信息
- 标注工具: CVAT
- 标注类型:
- 边界框
- 跟踪ID
- 动作标签
- 软生物特征属性: 16个(包括年龄、性别、服装等)
数据集划分
检测数据集
| 划分 | 视频数 | 图像数 | 标注数 | 格式 |
|---|---|---|---|---|
| 训练 | 120 | 131,580 | 5,095,539 | YOLO, COCO |
| 验证 | 56 | 63,591 | 2,483,836 | YOLO, COCO |
| 测试 | 109 | 108,252 | 4,217,824 | YOLO, COCO |
| 总计 | 285 | 303,423 | 11,797,199 |
ReID数据集
| 场景 | 查询数 | 图库数 | 总图像数 |
|---|---|---|---|
| 训练 | - | - | 289,392 |
| A2A | 52,926 | 52,552 | 105,478 |
| A2G | 106,927 | 7,959 | 114,886 |
| G2A | 7,959 | 106,927 | 114,886 |
实验设置
行人检测
- 基线: 在整个数据集上训练和测试
- 插值: 在30°和90°角度训练，测试60°
- 外推: 在30°和60°角度训练，测试90°
- 距离划分: D1(<20m), D2(20-50m), D3(>50m)
ReID结果
| 实验 | mAP | Rank-1 | Rank-5 | Rank-10 |
|---|---|---|---|---|
| Aerial→Aerial | 9.9% | 8.8% | 14.4% | 17.6% |
| Aerial→Ground | 22.3% | 19.6% | 24.8% | 27.6% |
| Ground→Aerial | 23.3% | 51.9% | 59.4% | 63.0% |
数据获取
- 访问限制: 仅限学术/政府机构研究人员
- 请求要求:
- 机构邮箱
- 签署的访问请求信
- 完整请求表格
引用信息
bibtex @article{hambarde2025detreidx, title={DetReIDX: A Stress-Test Dataset for Real-World UAV-Based Person Recognition}, author={Hambarde, Kailash and Proenc{c}a, Hugo and Fernandes, Carolina and MP, Pavan Kumar and Mbongo, Nzakiese and Mekewad, Satishkumar and Silahtaroglu, G{"o}khan and Nithya, Alice A. and Wasnik, Pawan and Rashidunnabi, Md and Samale, Pranita}, journal={arXiv preprint arXiv:2505.04793}, year={2025}, url={https://arxiv.org/abs/2505.04793} }
- 1DetReIDX: A Stress-Test Dataset for Real-World UAV-Based Person RecognitionInstituto de Telecomunicac¸˜oes and the University of Beira Interior · 2025年
