单目标跟踪数据集分享

 1.OTB数据集

官方链接：Visual Tracker Benchmark

由25%的灰度数据和75%的彩色数据组成

涉及到11个属性：光照变化、尺度变化、遮挡、形变、运动模糊、快速运动、平面内旋转、平面外旋转、出视野、背景干扰、低像素

2. VOT数据集

官方网址：VOT2021 Challenge |Dataset

 都是彩色数据

从2013年开始，每年更新，部分年份会有重复

3. TrackingNet数据集

官方网址：TrackingNet-devkit: Tracking net 数据集下载

这个数据集采用一种方法将现有的大规模的目标检测的数据集利用到目标跟踪上（YouTubeBB稀疏标注）。也就是说，是视频目标检测YT-BB的子集，大约1.1T，30000左右个视频

4. LaSOT数据集

官方网址：https://cis.temple.edu/lasot/

它是一个long-term tracking ,这个数据集有1400个视频序列，每个视频平均有2512帧,最短的视频也有1000帧，最长的包含11397帧。分为70个类别（真的很多了，一般只要二十左右，那会有更多的吗？答案是肯定的，GOT-10k），每个类别由二十个视频序列组成。每个视频序列包含不同的挑战，这些类别是从ImageNet的1000类中挑选出来的。那每一帧是怎么标注的呢？是人工标注，很小心的密集标注。更重要的是，它考虑了视觉外观和自然语言的联系，不仅标注了bbox而且增加了丰富的自然语言描述,旨在鼓励对于跟踪，结合视觉和自然语言特征的探索。这里提供1400个句子描述。那这些视频是怎么来的呢？从YouTube搜索的，5000中挑选了1400，但是这1400个视频也不能直接使用，因为有大量的无关内容，例如对于运动者的介绍，所以得过滤掉这些不相关的内容。
4. GOT-10k 数据集

官方网址：GOT-10k: Generic Object Tracking Benchmark

GOT-10k 是一个基于 WordNet 的大型目标跟踪数据集，广泛覆盖了 560 类户外常见的移动物体，物体的边界框全部由人工标注，边界框数量超过 150 万，实现了深度跟踪器的统一训练和稳定评估。

5. UAV123数据集

官方网址：A Benchmark and Simulator for UAV Tracking (Dataset) | IVUL | Image and Video Understanding Lab

UAV123主要由91个无人机视频组成，其中有数个视频序列较长，拆分成三四个较短的片段，使用多次，所以有123个groundtruth，其中包含20个长视频即UAV20L，虽然不如OTB100出名，但不少文章都将UAV123的测试结果进行比较，可见其权威性。

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