GOT-10k是由中国科学院自动化研究所开发的大规模、高多样性通用目标跟踪基准数据集。该数据集包含超过10,000个视频片段和150万个手动标注的边界框，覆盖560+个物体类别和80+种运动模式，基于WordNet语义层次结构构建。数据集采用训练集与测试集类别零重叠的单次学习规则，旨在促进通用目标跟踪算法的发展，可应用于监控、增强现实、机器人技术等领域。

知名数据集150

ANTS--ant detection and tracking

计算机视觉

目标跟踪

This dataset contains sequence images of ant colony in indoor and outdoor environments. Used to train multi-target tracking models and test its performance.

Mendeley Data2024-03-27 更新820

amir-kazemi/aidovecl

自动驾驶

车辆检测

AIDOVECL数据集是一个AI生成的、包含车辆图像的标注数据集。数据集通过检测和裁剪手动选择的种子图像中的车辆，然后将这些车辆通过外绘技术放置在更大的画布上，以模拟多样化的真实世界场景。数据集经过精心标注，提供了高质量的ground truth数据。数据集的主要应用包括自动驾驶、城市规划和环境监测。

Hugging Face2024-06-12 更新230

new_ua-detrac

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