mot17 mini
时间: 2024-06-18 21:02:22 浏览: 199
MOT17Mini是MOTChallenge比赛中的一个子数据集,用于多目标跟踪(Multiple Object Tracking)的研究。该数据集包含14个序列,共计843帧,其中包含多个行人和车辆等目标。每个目标都有一个唯一的ID,并且在序列中保持跟踪。
该数据集还提供了每个目标的边界框和运动状态(速度和加速度)等标注信息,可以用于验证不同的跟踪算法的性能和准确度。MOT17Mini是MOTChallenge比赛中的一个较小的数据集,可以用于验证和调试跟踪算法,同时也可以作为训练数据集的一部分。
相关问题
sort跑MOT17
你可以使用sort函数对MOT17数据集进行排序。这里假设你使用的是Python语言。首先,你需要导入MOT17数据集并将其存储在一个列表中。然后,你可以使用sort函数对列表进行排序,具体代码如下:
```python
# 导入MOT17数据集
mot17_data = [...] # 假设这里存储了MOT17数据集
# 对MOT17数据集进行排序
mot17_data.sort()
# 打印排序后的数据集
print(mot17_data)
```
请注意,这只是一个简单的示例,你需要根据实际情况导入和处理MOT17数据集。
MOT17,COCO
MOT17是一个常用的多目标追踪数据集,其中包含了来自不同摄像头的视频序列,每一帧都标注了物体的位置信息。数据格式通常为<camera_id> <obj_id> <frame_id> <xmin> <ymin> <width> <height> <xworld> <yworld>。COCO是一个常用的图像识别和目标检测数据集,其中包含了一组标注了不同类别物体的图像,标注信息通常存储在json文件中。在标注中,每个物体都有对应的类别、边界框位置以及其他属性。
有关MOT17和COCO数据集的更多详细信息,可以参考【引用2】和【引用3】中提到的相关博客和文档。在这些资料中,你可以找到关于MOT17数据集的训练集和标注格式,以及有关COCO数据集的输入格式和标注转换方法。