给我一个深度学习行人数据集

Market-1501是一个非常流行的深度学习行人数据集，它包含超过1,500个不同身份的行人，共超过32,000张图像。每个行人都有多个摄像头视角的图像，使其成为识别和跟踪任务的理想选择。此外，该数据集还包括行人的边界框和身份标签等注释信息，可用于训练和评估深度学习模型。 Market-1501数据集可以从以下网址下载：http://www.liangzheng.com.cn/Project/project_reid.html

相关问题

深度学习红外光行人检测数据集

深度学习红外光行人检测数据集在目前公开的数据集中非常有限。现有的数据集主要是由FLIR热红外相机采集得到的，并且已经进行了标注。这些数据集可以通过下载解压后使用，并包含了txt标签文件，方便进行深度学习算法的训练和测试。然而，需要注意的是，这些数据集是基于特定装置和特定场景采集的，因此在实际应用中可能需要根据具体情况进行适当的调整和优化。由于红外图像数据集的获取难度相对较大，因此目前公开的红外光行人检测数据集相对较少。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [红外目标检测数据集--入门到放弃](https://blog.csdn.net/qq_40992227/article/details/124159537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [YOLO系列目标检测数据集大全](https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [红外行人检测数据集（已标注）](https://download.csdn.net/download/weixin_45848575/85772982)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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基于深度学习的行人检测系统数据集收集与预处理

数据集的收集和预处理是深度学习模型训练中十分重要的一步。下面是基于深度学习的行人检测系统数据集收集与预处理的一般流程：

1. 收集数据：可以通过在公共场所拍摄摄像头视频或者在网上搜索已有的行人检测数据集来获得数据。需要注意的是，数据集应该涵盖不同的场景、天气、光照等条件下的行人图像，以提高模型的鲁棒性。

2. 数据清洗：将收集到的数据进行筛选和清洗，去除不合格的图像，比如模糊、光照不好、遮挡严重等图像。

3. 数据标注：对清洗后的图像进行标注，标注每张图像中的行人位置和大小信息，可使用常见的标注工具，如LabelImg等。

4. 数据增强：对标注后的数据进行增强，可以通过随机裁剪、旋转、平移、缩放等方式增加数据的多样性，以提高模型的泛化性能。

5. 数据划分：将增强后的数据集划分为训练集、验证集和测试集，一般采用8:1:1的比例。

6. 数据预处理：对划分后的数据进行预处理，如将图像缩放到固定大小、将像素值归一化等，以便于模型训练。

对于行人检测任务，还可以采用一些先进的方法进行数据增强和预处理，如Mixup、Cutout、Random Erasing等技术。