L'UCF-QNRF a été publié par l'Université de Floride en 2018 et comprend un total de 1 535 images de foule, dont 1 201 images dans l'ensemble d'entraînement et 334 images dans l'ensemble de test. L'UCF-QNRF est de loin le plus grand ensemble de données en termes de nombre d'annotations pour la formation et l'évaluation de modèles de comptage de foule à grande échelle.

Comparé à des ensembles de données similaires, UCF-QNRF contient des corps humains annotés à grande échelle dans plusieurs scènes, plusieurs perspectives, plusieurs variations d'éclairage et de densité, ce qui le rend très adapté à la formation de réseaux neuronaux convolutifs profonds.

Les images de l'ensemble de données UCF-QNRF sont toutes des images haute définition de grande taille.La résolution de l'image est de 2013*2902.De plus, il contient également de véritables scènes extérieures du monde entier, telles que des bâtiments, de la végétation, du ciel et des routes, ce qui est d'une grande importance pour étudier la densité de population dans différentes régions.