UCF-QNRF 由弗罗里达大学在 2018 年发布，共包括 1535 张人群图像，其中训练集 1201 张图像，测试集 334 张图像。就注释数量而言，UCF-QNRF 是迄今为止最大的数据集，可用于训练和评估大规模人群密集计数模型。

与同类数据集相比，UCF-QNRF 包含多种场景、多个视角、多种光线及密度变化的大规模已标注人体，因此非常适用于训练深度卷积神经网络。

UCF-QNRF 数据集图像均为高清大图，图像分辨率为 2013*2902 。此外它还包含了建筑、植被、天空和道路等世界各地的户外真实场景，对于研究不同地区人群密度具有重要意义。