遮挡视频实例分割的大规模数据集 OVIS（Occluded Video Instance Segmentation ），可用于检测、分割和跟踪遮挡场景中的实例。

OVIS 共包含 5223 个目标对象的 29.6 万个高质量 mask 标注，共包含 25 种生活中常见的类别，包括：人，鸟，猫，狗，马，羊，牛，大象，熊，斑马，长颈鹿，家禽，大熊猫，蜥蜴，鹦鹉，猴子，兔子，老虎，鱼，乌龟，自行车，摩托车，飞机，轮船和车辆。

其平均视频时长和平均实例时长分别为 12.77s 和 10.55s 。

该数据集由华中科技大学、阿里、康奈尔大学、约翰霍普金斯大学以及牛津大学的团队提出，

相关论文：《Occluded Video Instance Segmentation》

论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.01558