行人检测（3）——数据集

1. HOG+SVM使用的行人识别数据集

• （1） INRIA Person Dataset（INRIA行人数据库）——可见光数据集，样本大小128*64

2. 红外行人数据集：KAIST Multispectral Pedestrain Detection Benchmark

• github地址：https://github.com/SoonminHwang/rgbt-ped-detection 
• 这个是多光谱图像：对齐的RGB+热像仪图像，640×480像素，手动注释所有人，骑自行车的人。注释包括边界框（如Caltech Pedestrian Dataset）之间的时间对应。
• 许多人也在努力提高我们的基准行人检测性能，如：
  • FusionRPN + BDT [CVPR '17]: 29.83%
  • Halfway Fusion [BMVC '16]: 36.22%
  • LateFusion CNN [ESANN '16]: 43.80%
  • CMT-CNN [CVPR '17]: 49.55%
  • Baseline, ACF+T+THOG [CVPR '15]: 54.40%

• 其他研究人员也采用多模态的方法，Also, another researches to employ multi-modality are presented.

  • Image-to-image translation [Arxiv '17]
  • Calibrations

3. 南方科技大学的红外数据集：SCUT_FIR_Pedestrian_Dataset

• Github地址： https://github.com/SCUT-CV/SCUT_FIR_Pedestrian_Dataset
• 一些算法在此数据集下的表现：