Partial-iLIDS 行人重识别数据集

iLIDS 全称 International Logistic Identification，是一个关于被遮挡行人重识别的图像数据集。该数据集包含了 119 个行人的 476 张图像，其中部分图像中的行人被其他人或行李遮挡。这些图像由 4 台非重叠相机拍摄。测试集包含 238 张图像，验证集包含 238 张图像。

该数据集可用于训练学习模型 FPR（Foreground-aware Pyramid Reconstruction），进而解决被遮挡行人重识别这一问题。