UCF-QNRF wurde 2018 von der University of Florida veröffentlicht und umfasst insgesamt 1.535 Bilder von Menschenmengen, darunter 1.201 Bilder im Trainingssatz und 334 Bilder im Testsatz. UCF-QNRF ist hinsichtlich der Anzahl der Anmerkungen zum Trainieren und Auswerten groß angelegter Crowd-Counting-Modelle der bei weitem größte Datensatz.

Im Vergleich zu ähnlichen Datensätzen enthält UCF-QNRF großflächig annotierte menschliche Körper in mehreren Szenen, mehreren Perspektiven, mehreren Beleuchtungs- und Dichtevariationen, wodurch es sich sehr gut für das Training tiefer Convolutional Neural Networks eignet.

Bei den Bildern im UCF-QNRF-Datensatz handelt es sich ausschließlich um hochauflösende Großbilder.Die Bildauflösung beträgt 2013*2902.Darüber hinaus enthält es auch reale Außenszenen aus der ganzen Welt, wie Gebäude, Vegetation, Himmel und Straßen, was für die Untersuchung der Bevölkerungsdichte in verschiedenen Regionen von großer Bedeutung ist.