Die wachsende Bedeutung der Personen-Identifizierung (person reidentification) in der Computer Vision hat die Notwendigkeit für umfangreichere und vielfältigere Datensätze hervorgehoben. Im Hinblick darauf stellen wir den ENTIRe-ID-Datensatz vor, eine umfassende Sammlung aus über 4,45 Millionen Bildern, die von 37 unterschiedlichen Kameras in variierenden Umgebungen erfasst wurden. Der Datensatz wurde gezielt entwickelt, um die Herausforderungen der Domänenvariabilität und der Modellgeneralisierung anzugehen – Bereiche, in denen bestehende Datensätze für die Personen-Identifizierung bisher hinter den Anforderungen zurückgeblieben sind. Der ENTIRe-ID-Datensatz zeichnet sich durch seine umfassende Abdeckung einer Vielzahl realer Szenarien aus, die unterschiedliche Beleuchtungsbedingungen, Blickwinkel und vielfältige menschliche Aktivitäten umfassen. Diese Gestaltung gewährleistet eine realistische und robuste Trainingsplattform für ReID-Modelle. Der ENTIRe-ID-Datensatz ist öffentlich zugänglich unter: https://serdaryildiz.github.io/ENTIRe-ID