汽车物体跟踪
数据集下载链接：http://i71i.com/evb1
简介
数据集包含10,000+个视频帧，涵盖轻型车辆（汽车）和重型车辆（面包车）。这一庞大的收藏精心设计用于多物体跟踪和物体检测的研究，为开发和评估各种道路安全系统跟踪算法提供了坚实基础。
文件类型
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图像文件：10,000 + 个道路车辆相关视频帧图像，捕捉轻型车辆、重型车辆在道路场景中的状态。 -
标注文件：每个视频帧都与一个annotations.xml文件配对，该文件通过精确的多边形和边界框定义了每辆车辆的跟踪方式。为每辆车配备全面的包围框标签，便于准确的物体检测
适用方向
适用于多物体跟踪、物体检测算法的训练与评估，核心聚焦道路车辆（轻型 / 重型）的识别与追踪；可支持道路安全系统研发、智能交通监控技术优化，为车辆动力学分析、复杂路况下的追踪精度提升提供数据支持；也可用于自动驾驶环境感知、交通流量统计等相关计算机视觉模型的开发，助力智能交通领域算法落地与技术升级。
狗视频物体追踪
数据集下载链接：http://i71i.com/evbi
简介
该数据集专为街道场景下的狗视频物体追踪任务设计，包含 3 个文件夹，每个文件夹对应一组街上狗狗的视频画面数据；数据组织结构清晰，每帧图像均配套完整标注，通过边界框坐标精准定义狗狗追踪区域，为狗类物体追踪模型的训练、测试与算法优化提供针对性数据支持，适配街道复杂场景下的物体追踪研究需求。
文件类型
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图像文件：存储于 “图片” 文件夹，为视频原始帧图像，捕捉街道场景中狗狗的动态与静态状态。 -
可视化标注文件：存储于 “方框” 文件夹，为图像标签的可视化文件，直观呈现狗狗追踪边界框的位置分布。 -
辅助数据文件：.csv 格式文件，记录 “图片” 文件夹中每个帧的 ID 和路径信息，便于数据索引与关联。 -
精准标注文件：annotations.xml 格式标注文件，包含每帧图像中狗狗追踪边界框的 x、y 坐标信息，明确狗狗在图像中的具体位置，适配物体追踪任务。
适用方向
适用于物体追踪算法的开发与评估，核心聚焦街道场景下的狗狗目标追踪；可用于计算机视觉领域中特定动物（狗）的追踪模型训练，为智能监控、宠物行为分析、街道安全辅助系统（如规避流浪狗）等场景提供数据支持，也可作为物体追踪任务的入门级数据集，助力学习者熟悉标注文件解析与追踪模型搭建流程。
MOT AI
数据集下载链接：http://i71i.com/evmb
MOT AI数据集是一个高质量、大规模数据集，旨在评估多物体跟踪算法，特别是针对城市环境中行人跟踪。该数据集包含多段视频序列，包含高分辨率帧，以及行人边界框、物体ID和可见性等地面真实注释。该数据集标注以捕捉多种现实世界挑战，包括遮挡、拥挤环境和部分可见性，非常适合测试复杂场景下的追踪性能。
MOT AI数据集是计算机视觉、深度学习和多对象跟踪算法开发研究者的关键基准。它被广泛用于评估不同环境中跟踪方法的稳健性和准确性，确保实际应用中的可靠性。
无人机检测数据集
数据集下载链接：http://i71i.com/evm2
简介
该数据集是经处理后的无人机检测专用数据集，改编自 Maciej Pawełczyk 和 Marek Wojtyra 策划的原始数据集，采用 COCO 风格格式构建，可高效适配现代深度学习流程；包含带边框标注的 RGB 图像，标注规范且兼容主流检测模型，专为无人机探测任务设计，适用于多环境、多光照条件下的无人机探测与监控研究，为相关物体检测模型的训练与评估提供标准化数据支撑。
文件类型
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图像文件：RGB 格式的无人机场景图像文件，涵盖不同环境、光照条件下的无人机目标。 -
标注文件：COCO 标准格式的边框标注文件（JSON 格式），精准记录无人机目标的边界框坐标信息，适配 Faster R-CNN、YOLO、DETR 等主流物体检测模型的输入要求。 -
辅助文件：可能包含数据集说明文档，明确数据来源、格式转换细节、标注规则及场景分布等信息，助力快速对接模型训练流程。
适用方向
训练对象检测模型；关于无人机在各种环境和光照条件下的探测与监控研究。
bdd100k Yolo格式数据集
数据集下载链接：http://i71i.com/evmw
BDD100K YOLO 格式数据集是原始伯克利 DeepDrive （BDD100K） 数据集的重新格式化版本，转换为兼容 YOLO 的注释。 它设计用于快速集成 YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11 以及其他现代物体检测框架。
该数据集提供了真实驾驶场景，并附有常见交通对象的边界框注释——非常适合自动驾驶和道路安全应用的研究、训练和基准模型。
DriveMatriX 高速公路数据集
数据集下载链接：http://i71i.com/evm1
简介
Cognata 高速公路驾驶数据集专为 ADAS 和自动驾驶（AV）系统感知模型验证设计，含两个版本：V1 提供晴朗条件原始视频及雾、雨、车道标记擦除等挑战性增强视频；V2 新增低日照增强场景及带类分割的版本，且更新许可证条款。数据由 DriveMatriX 驱动，确保原始与增强视频一致性，支持状态无缝切换验证，无需额外真实数据收集即可实现多环境测试。
文件类型
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视频文件：原始及增强版高速公路驾驶视频（含不同天气、光照、道路条件场景）。 -
标注文件：V2 含类分割标注文件，适配分割任务需求。 -
辅助文件：许可证说明文档，明确最新使用条款。
适用方向
适用于 ADAS/AV 系统感知模型（对象检测、分割）的鲁棒性验证，可测试模型在恶劣天气、复杂道路条件下的表现；助力开发者评估模型精度、召回率及泛化能力，优化感知算法性能，减少真实场景数据收集成本。
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