iLIDS, dessen vollständiger Name International Logistic Identification lautet, ist ein Bilddatensatz zur erneuten Identifizierung verdeckter Fußgänger. Der Datensatz enthält 476 Bilder von 119 Fußgängern, von denen einige durch andere Personen oder Gepäck verdeckt sind. Die Bilder wurden von 4 nicht überlappenden Kameras aufgenommen. Der Testsatz enthält 238 Bilder und der Validierungssatz enthält 238 Bilder.

Mit diesem Datensatz kann das Lernmodell FPR (Foreground-aware Pyramid Reconstruction) trainiert werden, wodurch das Problem der Wiedererkennung verdeckter Fußgänger gelöst wird.