1. 杜克大學數據(DukeMTMC-reID)
DukeMTMC 數據集是一個大規模標記的多目標多攝像機行人跟蹤數據集。它提供了一個由 8 個同步攝像機記錄的新型大型高清視頻數據集，具有 7,000 多個單攝像機軌跡和超過 2,700 多個獨立人物，DukeMTMC-reID 是 DukeMTMC 數據集的行人重識別子集，並且提供了人工標注的bounding box。
目錄結構
DukeMTMC-reID
├── bounding_box_test
├── 0002_c1_f0044158.jpg
├── 3761_c6_f0183709.jpg
├── 7139_c2_f0160815.jpg
├── bounding_box_train
├── 0001_c2_f0046182.jpg
├── 0008_c3_f0026318.jpg
├── 7140_c4_f0175988.jpg
├── query
├── 0005_c2_f0046985.jpg
├── 0023_c4_f0031504.jpg
├── 7139_c2_f0160575.jpg
└── CITATION_DukeMTMC.txt
└── CITATION_DukeMTMC-reID.txt
└── LICENSE_DukeMTMC.txt
└── LICENSE_DukeMTMC-reID.txt
└── README.md
目錄介紹
從視頻中每 120 幀采樣一張圖像，得到了 36,411 張圖像。一共有 1,404個人出現在大於兩個攝像頭下，有 408 個人 (distractor ID) 只出現在一個攝像頭下。
1） “bounding_box_test”——用於測試集的 702 人，包含 17,661 張圖像（隨機采樣，702 ID + 408 distractor ID）
2） “bounding_box_train”——用於訓練集的 702 人，包含 16,522 張圖像（隨機采樣）
3） “query”——為測試集中的 702 人在每個攝像頭中隨機選擇一張圖像作為 query，共有 2,228 張圖像
DukeMTMC-attribute數據集標注
2. 清華大學Market-1501
Market-1501 數據集在清華大學校園中采集，夏天拍攝，在 2015 年構建並公開。它包括由6個攝像頭（其中5個高清攝像頭和1個低清攝像頭）拍攝到的 1501 個行人、32668 個檢測到的行人矩形框。每個行人至少由2個攝像頭捕獲到，並且在一個攝像頭中可能具有多張圖像。訓練集有 751 人，包含 12,936 張圖像，平均每個人有 17.2 張訓練數據；測試集有 750 人，包含 19,732 張圖像，平均每個人有 26.3 張測試數據。3368 張查詢圖像的行人檢測矩形框是人工繪制的，而 gallery 中的行人檢測矩形框則是使用DPM檢測器檢測得到的。該數據集提供的固定數量的訓練集和測試集均可以在single-shot或multi-shot測試設置下使用。
2.1 數據集簡介
2.2 目錄結構
Market-1501
├── bounding_box_test
├── 0000_c1s1_000151_01.jpg
├── 0000_c1s1_000376_03.jpg
├── 0000_c1s1_001051_02.jpg
├── bounding_box_train
├── 0002_c1s1_000451_03.jpg
├── 0002_c1s1_000551_01.jpg
├── 0002_c1s1_000801_01.jpg
├── gt_bbox
├── 0001_c1s1_001051_00.jpg
├── 0001_c1s1_009376_00.jpg
├── 0001_c2s1_001976_00.jpg
├── gt_query
├── 0001_c1s1_001051_00_good.mat
├── 0001_c1s1_001051_00_junk.mat
├── query
├── 0001_c1s1_001051_00.jpg
├── 0001_c2s1_000301_00.jpg
├── 0001_c3s1_000551_00.jpg
└── readme.txt
2.3 目錄介紹
1） “bounding_box_test”——用於測試集的 750 人，包含 19,732 張圖像，前綴為 0000 表示在提取這 750 人的過程中DPM檢測錯的圖（可能與query是同一個人），-1 表示檢測出來其他人的圖（不在這 750 人中）
2） “bounding_box_train”——用於訓練集的 751 人，包含 12,936 張圖像
3） “query”——為 750 人在每個攝像頭中隨機選擇一張圖像作為query，因此一個人的query最多有 6 個，共有 3,368 張圖像
4） “gt_query”——matlab格式，用於判斷一個query的哪些圖片是好的匹配（同一個人不同攝像頭的圖像）和不好的匹配（同一個人同一個攝像頭的圖像或非同一個人的圖像）
5） “gt_bbox”——手工標注的bounding box，用於判斷DPM檢測的bounding box是不是一個好的box
2.4 命名規則
以 0001_c1s1_000151_01.jpg 為例:
1） 0001 表示每個人的標簽編號，從0001到1501；
2） c1 表示第一個攝像頭(camera1)，共有6個攝像頭；
3） s1 表示第一個錄像片段(sequece1)，每個攝像機都有數個錄像段；
4） 000151 表示 c1s1 的第000151幀圖片，視頻幀率25fps；
5） 01 表示 c1s1_001051 這一幀上的第1個檢測框，由於采用DPM檢測器，對於每一幀上的行人可能會框出好幾個bbox。00 表示手工標注框
Market-1501_Attribute數據集屬性標注
3. 香港中文大學CUHK03
3.1 數據集簡介
CUHK03是第一個足以進行深度學習的大規模行人重識別數據集，該數據集的圖像采集於香港中文大學（CUHK）校園。數據以”cuhk-03.mat”的 MAT 文件格式存儲，含有 1467 個不同的人物，由 5 對攝像頭采集。
3.2 目錄結構
CUHK-03
├── “detected”── 5 x 1 cell
├── 843x10 cell
├── 440x10 cell
├── 77x10 cell
├── 58x10 cell
├── 49x10 cell
├── “labeled”── 5 x 1 cell
├── 843x10 cell
├── 440x10 cell
├── 77x10 cell
├── 58x10 cell
├── 49x10 cell
├── “testsets”── 20 x 1 cell
├── 100 x 2 double matrix
3.3 目錄介紹
（1）”detected”—— 5 x 1 cells，由機器標注，每個 cell 中包含一對攝像頭組采集的照片，如下所示：
每個攝像頭組由 M x 10 cells 組成，M 為行人索引，前 5 列和后 5 列分別來自同一組的不同攝像頭。
cell 內每個元素為一幅 H x W x 3 的行人框圖像(uint8 數據類型)，個別圖像可能空缺，為空集。
843x10 cell ——> 攝像頭組pair 1。
440x10 cell ——> 攝像頭組pair 2。
77x10 cell ——> 攝像頭組pair 3。
58x10 cell ——> 攝像頭組pair 4。
49x10 cell ——> 攝像頭組pair 5
（2）”labeled”—— 5 x 1 cells，行人框由人工標注，格式和內容和”detected”相同。
（3）”testsets”—— 20 x 1 cells，測試協議，由 20 個 100 x 2 double 類型矩陣組成 (重復二十次)。
100 x 2 double，100 行代表 100 個測試樣本，第 1 列為攝像頭 pair 索引，第 2 列為行人索引。