INRIA数据集介绍

概述

INRIA数据集是一个广泛用于行人检测研究的数据集。该数据集包含了大量室外场景中的行人图像，涵盖了不同的光照条件、行人姿态和背景复杂度，非常适合用于评估和训练行人检测算法。

数据集内容

INRIA数据集主要包含以下内容：

• 原始图像：来自GRAZ 01数据集和网络上的图片，每张图片中都进行了行人区域的标定。
• 归一化图像：原始图像经过归一化处理后的版本，通常用于重现实验。
• 标注信息：包括行人区域的矩形框坐标和尺寸信息。

数据集结构

数据集的目录结构如下：

• INRIADATA
  • normalized_images
    • train
      • pos：96x160大小的训练正样本，需要裁剪中间的64x128大小。
      • neg：大小不一的训练负样本，通常是几百乘几百，需要从每张图中随机裁剪10个区域作为训练负样本。
    • test
      • pos：大小不一的测试正样本。
      • neg：大小不一的测试负样本。
  • original_images
    • train
      • pos：大小不一的训练正样本。
      • neg：大小不一的训练负样本。
      • annotations：标注信息。
    • test
      • pos：大小不一的测试正样本。
      • neg：大小不一的测试负样本。
      • annotations：标注信息。

使用方法

1. 训练：可以选择使用normalized_images目录下的图片进行训练，或者使用original_images目录下的图片和标注信息进行训练。
2. 测试：在original_images/test/pos目录下进行测试。

注意事项

• 数据集中的部分目录使用了软链接，建议在Linux系统下解压和使用。
• 部分图像的命名和标注信息可能存在不一致或错误，使用时需注意。

参考文献

该数据集主要用于行人检测研究，参考文献包括：

• Navneet Dalal的博士毕业论文。
• Histograms of Oriented Gradients for Human Detection。

贡献

欢迎对该数据集的使用和改进提出建议和贡献。

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