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。
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