车辆重识别VeRi数据集

数据集内容：现实监控场景中建立的的车辆Reid的大规模基准数据集

数据集数量：

（1）包含超过50,000张776辆车的图像，这些图像由20台摄像机拍摄，在24小时内覆盖1.0平方公里的面积，这使得该数据集可扩展到足以用于车辆Re-Id和其他相关研究。

（2）图像是在真实世界的无约束监视场景中捕获的，并标有不同的属性，例如： BBox，类型，颜色和品牌。因此可以学习和评估车辆Re-Id的复杂模型。

（3）每辆车在不同的视点，照明，分辨率和遮挡下由2~18台摄像机拍摄，在实际监控环境中为车辆Re-Id提供高复发率。

（4）它还标有足够的牌照和时空信息，例如板块的BBox，板条，车辆的时间戳以及相邻相机之间的距离

数据集功能：车辆REID重识别

项目主页：http://vehiclereid.github.io/VeRi/

github地址：https://github.com/VehicleReId/VeRidataset

彩蛋1：

算法工程师开发重磅福利：

（1）算法工程师模型部署利器，算法开发平台，安卓手机即可使用，点击查看体验。

（2）智慧安防、智慧交通、智慧社区实战训练营，点击加入。

彩蛋2：

大白购买了不少数据集，以及不断整理各种类型的数据集，放到百度网盘中，便于大家下载使用。

数据集列表及下载方式：点击查看

彩蛋3：

《AI未来星球》陪伴成长的人工智能社群，价值过万的各种内部资源及活动，限时特惠中，点击查看。