数据集汇总链接：

http://robustsystems.coe.neu.edu/sites/robustsystems.coe.neu.edu/files/systems/projectpages/reiddataset.html

下面将对主要的行人重识别数据集进行介绍：

DukeMTMC-reID（2017年）

下载地址：

百度云链接提取码：8fd5 。

原始数据集地址(http://vision.cs.duke.edu/DukeMTMC/) ，为行人跟踪数据集。

数据集简介

原始数据集包含了85分钟的高分辨率视频，采集自8个不同的摄像头。并且提供了人工标注的bounding box。

该数据集一共 36,411张图像。其中有1,404个人出现在大于两个摄像头下，有408个人只出现在一个摄像头下。

随机采样了 702 个人作为训练集，702个人作为测试集。

在测试集中，我们采样了每个ID的每个摄像头下的一张照片作为查询图像（query）。剩下的图像加入测试的搜索库（gallery），并且将之前的 408人作为干扰项，也加到 gallery中。

最终，训练集中，DukeMTMC-reID 包含了 16,522张训练图片（来自702个人），测试集中： 2,228个查询图像（来自另外的702个人），以及 17,661 张图像的搜索库（gallery）。并提供切割后的图像供下载。

另外，DukeMTMC-reID还提供了23种属性数据标注 DukeMTMC-attribute供下载。 https://github.com/vana77/DukeMTMC-attribute

图像命名规则

"0005_c2_f0046985.jpg", "0005" 代表行人的身份. "c2"代表这张图像来自第二个摄像头. "f0046985" 代表来自摄像头2的第46985帧。

Market1501数据集（2015年）

下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1M5Q1j3895SG86DgmTwk2wg 提取码：nfw5

简介

Market-1501数据集收集共使用了六台摄像机。该数据集包含32,668个带有1,501个身份的带注释的边界框。确保每个带注释的标识出现在至少两个摄像机中，以便可以执行跨摄像机搜索。

我们的数据集采用 Deformable Part Model (DPM) 作为行人检测器。每个识别可以在每个相机下具有多个图像。在跨摄像机搜索期间，每个身份都有多个queries 和多个ground truths 。

该软件包包含四个文件夹。
1）“bounding_box_test”。此文件夹中有19,732个图像用于测试。
2）“bounding_box_train”。此文件夹中有12,936个图像用于训练。
3）“query” 。有750个身份。我们为每个摄像机随机选择一个查询图像。因此，身份的最大query 图像数为6。总共有3,368个query 图像在此文件夹中。
4）“gt_query”。此文件夹包含ground truth annotations。对于每个查询，相关图像被标记为“好”或“垃圾”。“垃圾”对搜索准确性没有任何影响。“垃圾”图像还包括与query相同的相机中的图像。
5）“gt_bbox”。我们还提供手绘边框。它们用于判断DPM边界框是否良好。

图像命名规则

在bbox“0001_c1s1_001051_00.jpg”中，“c1”是第一个摄像头（共有6个摄像头）。

“s1”是摄像机1的序列1。这里的序列是由摄像机自动定义的。我们假设相机无法存储相当大的整个视频，因此它将视频分成同样大的序列。两个序列，即“c1s1”和“c2s1”并不完全同时发生。这主要是因为6台摄像机的启动时间不完全相同（打开它们需要时间）。但是，“c1s1”和“c2s1”大致处于同一时期。

“001051”是序列“c1s1”中的第1051帧。帧速率为每秒25帧。

与最后两位数字一样，请记住我们使用DPM检测器。然后，对于标识“0001”，在帧“c1s1_001051”中可能存在多个检测到的边界框。换句话说，图像中的行人可以通过DPM具有多个bbox。因此，“00”表示此边界框是几个中的第一个。

CUHK01数据集（2012）

下载地址

链接：https://pan.baidu.com/s/1cX-laIWGNNaRoqK1tUwI-Q 提取码：ovmd

简介

CUHK01数据集包含来自每个摄像机的每个身份的两个图像。该数据集具有一对不相交的相机，并且该数据集的图像质量相对较好。

971个身份，3884个图像，手动裁剪

2个视角，view A 主要捕获人的正面和背面，view B捕获侧面。每个人有4张图像，每个视角下有2张图像。

CUHK02数据集（2013）

下载地址

http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/CUHK_identification.html

简介

CUHK02是CUHK01的扩展数据集。除了CUHK01中的相机对外，它还有四个相机对设置。

1816个身份，7264个图像，手动裁剪

取自5个不同的户外camera对，共1816人。5个camera对分别有971,306,107,193,239人，大小160*60. 每个人在每个摄像机下的不同时间内取两张图片。大多数人都有负重（背包，手提包，皮带包，行李）。

CUHK03数据集（2014）

下载链接

链接：https://pan.baidu.com/s/11tZoxusQsOU629iTWXQ8BA 提取码：tegi

简介

CUHK03是第一个足以进行深度学习的重新识别数据集。它提供从 Deformable Part Model （DPM）检测到的边界框和手动标记。对于该数据集，人物检测质量相对较好。

1467 个身份，13164个图像，手动裁剪+自动检测

文件格式

"detected" means the bounding boxes are estimated by pedestrian detector
– "labeled" means the bounding boxes are labeled by human
– "testsets" contains the testing protocols

"detected" and "labeled"
————————
5 x 1 cells and each contains the data collected from a pair of camera views.
Each pair of camera views consists of M x 10 cells, where M is the number of
identities. For each identity, cell 1-5 are images from one camera and cell 6-10
are images from another camera. However, some identities may have less than 10
images.

"testsets"
———-
20 x 1 cells and each contains the identities used for testing. They are
represented as a 100 x 2 matrix A, where A(i, 1) is the index of camera pair and
A(i, 2) is the index of identity.

VIPeR数据集

下载链接

链接：https://pan.baidu.com/s/1XgdC0MuX1QNtQI81hdb3Xg 提取码：e80b

简介

该数据集包含两个摄像头，每个摄像头每人捕获一个图像。它还提供每个图像的视点角度。虽然它已经过许多研究人员的测试，但它仍然是最具挑战性的数据集之一。632人，2个户外摄像头，有多种姿态，视角和光照变化。每个人在每个摄像机下有一张图像，尺度为128*48。提供的角度0度（front），45度，90度（right）,135度，180（back）