UCF-QNRF は 2018 年にフロリダ大学によってリリースされ、トレーニング セットの 1,201 枚の画像とテスト セットの 334 枚の画像を含む、合計 1,535 枚の群衆画像が含まれています。アノテーションの数という点では、UCF-QNRF は大規模な群衆カウント モデルのトレーニングと評価に使用できるデータセットとしては群を抜いて最大です。

同様のデータセットと比較すると、UCF-QNRF には、複数のシーン、複数の視点、複数の光と密度の変化における大規模な注釈付きの人体が含まれているため、深い畳み込みニューラル ネットワークのトレーニングに非常に適しています。

UCF-QNRF データ セット イメージはすべて高解像度の大きなイメージです。画像の解像度は2013*2902です。さらに、建物、植生、空、道路など、世界中の実際の屋外シーンも含まれており、さまざまな地域の混雑密度を研究するのに非常に重要です。