雷锋网 AI 研习社按，近期，旷视发布了一个叫做 CrowdHuman 的基准数据集，该数据集可用于人群中的人类检测。

CrowdHuman 数据集的数据规模非常大，同时包含了丰富的注释和很高的多样性。该数据集拥有 15000 张用于训练的图像，4370 张用于验证的图像和 5000 张用于测试的图像，总共有 470K 个来自训练和验证子集的人类实例，数据集里的每张图片包含 23 个人，同时存在着各种各样的遮挡。每个人类实例都用头部边界框、人类可见区域边界框和人体全身边界框注释。

不同人体检测数据集的体积，密度和多样性，为了公平比较，这里只显示训练子集的统计数据。

CrowdHuman 数据集 和 CityPersons 数据集可见比率（Visible Ratio）的比较。可见比率是可见边界框与完整边界框的比率。

论文：

https://arxiv.org/abs/1805.00123

官网：

http://www.crowdhuman.org/

数据集下载：

http://www.crowdhuman.org/download.html

如果您使用了本数据集，请引用以下论文：

  @article{shao2018crowdhuman,

    title={CrowdHuman: A Benchmark for Detecting Human in a Crowd},

    author={Shao, Shuai and Zhao, Zijian and Li, Boxun and Xiao, Tete and Yu, Gang and Zhang, Xiangyu and Sun, Jian},

    journal={arXiv preprint arXiv:1805.00123},

    year={2018}

  }

作者

• Shuai Shao*

  https://www.sshao.com/

• Zijian Zhao*

  https://zijianzhao1.github.io/

• Boxun Li,

  http://www.crowdhuman.org/#

• Tete Xiao,

  http://tetexiao.com/

• Gang Yu

  http://www.skicyyu.org/

• Xiangyu Zhang

  https://scholar.google.com/citations?user=yuB-cfoAAAAJ

• Jian Sun

  http://www.jiansun.org/

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