单目标跟踪和多目标跟踪的数据集

单目标跟踪数据集：

1. OTB - Object Tracking Benchmark：一个经典的单目标跟踪数据集，包含100个视频序列，涵盖多种对象的形态、尺度、光照、遮挡等变化。

2. VOT - Visual Object Tracking：一个挑战性的单目标跟踪数据集，包含数百个视频序列，涵盖多种场景和对象变化。

3. UAV123 - UAV-based Object Tracking：一个专门针对无人机上的单目标跟踪任务的数据集，包含123个无人机视频序列。

4. LaSOT - Large-scale Single Object Tracking：一个规模较大的单目标跟踪数据集，包含1400个视频序列，涵盖多种场景和对象变化。

5. GOT-10k - Generic Object Tracking Benchmark：一个大规模的通用目标跟踪数据集，包含10,000个视频序列，涵盖多种对象和场景变化。

多目标跟踪数据集：

1. MOTChallenge - Multiple Object Tracking Challenge：一个多目标跟踪竞赛数据集，包含多个子数据集，涵盖多种场景和对象的变化。

2. MOT16、MOT17、MOT20 - Multiple Object Tracking：多个公开的多目标跟踪数据集，涵盖多种场景和对象变化。

3. UA-DETRAC - Urban Autonomous Driving Detection and Tracking：一个专门针对城市自动驾驶场景的多目标跟踪数据集，包含10个城市驾驶场景，涵盖多种车辆和行人的变化。

4. MOT2015 - Multiple Object Tracking：一个多目标跟踪数据集，包含多个子数据集，涵盖多种场景和对象变化。

5. DukeMTMC - Multi-Target, Multi-Camera Tracking：一个多目标多摄像头跟踪数据集，包含多个场景和多个摄像头。