GOT-10k 数据集

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GOT-10k 是一个基于 WordNet 的大型目标跟踪数据集,广泛覆盖了 560 类户外常见的移动物体,物体的边界框全部由人工标注,边界框数量超过 150 万,实现了深度跟踪器的统一训练和稳定评估。

该数据集具有以下特点:规模宏大(Large-Scale)、通用类(Generic Classes)、单样本学习(One-Shot)、训练数据统一(Unified Training Data)、额外标记(Extra Labeling)、有效评估(Efficient Evaluation)。

GOT-10k 工具包现已开源。

包含数量:10000 条视频

数据格式:.txt

相关论文:《A Large High-Diversity Benchmark for Generic Object Tracking in the Wild》(《户外通用目标跟踪大型数据集》)

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