tracking 数据集有什么数据集、

跟踪数据集是用于训练计算机视觉模型以进行目标跟踪的数据集。这些数据集通常包含视频序列以及与每个目标相关的标注信息，例如目标的边界框位置和类别标签。

以下是一些常用的跟踪数据集：

1. MOTChallenge：这是一个广泛使用的多目标跟踪数据集，包含各种不同场景的视频序列，如行人、车辆等。

2. KITTI MOT：这个数据集是基于KITTI数据集的目标跟踪扩展版本，主要关注车辆跟踪任务。

3. OTB（Object Tracking Benchmark）：这个数据集包含各种不同类别的目标，如行人、自行车、汽车等，并提供了丰富的标注信息。

4. VOT（Visual Object Tracking Challenge）：这是一个年度比赛，提供了大量的跟踪数据集，涵盖了各种不同场景和挑战。

这些数据集都可以用于训练和评估目标跟踪算法。您可以通过访问它们的官方网站来获取更多详细信息和下载数据集。同时，还有其他一些特定于某个领域或任务的跟踪数据集可供选择。