L'ensemble de données SYSU-30k contient 30 000 catégories d'identité de piétons, ce qui est approximativement le même que l'ensemble de données CUHK03 et Ensemble de données Market-150120 fois plus. Si une catégorie d'identité de piéton est équivalente à une catégorie d'objet, alors SYSU-30k est équivalent à Ensemble de données ImageNet30 fois plus. L'ensemble de données contient un total de 29 606 918 images. L'ensemble de données SYSU-30k fournit non seulement une plate-forme d'évaluation pour le problème ReID faiblement supervisé, mais également un ensemble de tests qui répond aux défis des scénarios du monde réel.

Citation

@inproceedings{Wang2020Weekly_tnnls, titre={Réidentification de personnes faiblement supervisée : apprentissage graphique différentiable et nouveau point de référence}, auteur={Guangrun Wang et Guangcong Wang et Xujie Zhang et Jianhuang Lai et Zhengtao Yu et Liang Lin}, titre du livre={IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (T-NNLS)}, année={2020} }