Motorcycle Re-Identification (MoRe) dataset, is the first large-scale motorcycle ReID database captured by urban traffic cameras. Precisely, MoRe contains 3,827 distinct identities and 3,478 distractors captured by ten surveillance cameras…
Este dataset, chamado Banco de Dados Sense-ALPR, foi criado para auxiliar os pesquisadores na avaliação de problemas de reconhecimento automático de placas. Os dados para o artigo Reconhecimento Automático em Tempo Real de Placas de Veículos Através de Redes Múltiplas Tarefas (link para a página de pesquisa) foram capturados durante o dia usando duas câmeras: uma colocada estática durante a gravação dos veículos que passavam e outra colocada dentro de uma veículo que registrou enquanto o veículo se movia pela cidade.
Os resultados experimentais do trabalho Atribuição de Importância Relativa aos Elementos de Cena, apresentado no SIBGRAPI’2017 (link para a página de pesquisa), foram obtidos usando dois datasets: VIP e UIUC Pascal Sentence. Ambos os datasets são associados a pesquisas de atribuição de importância e apresentam uma ampla gama de imagens contendo vários objetos por imagem.
Este dataset, chamado Sense SegPlate Database, visa avaliar o problema da segmentação de caracteres de placas de veículos (LPCS). Os resultados experimentais para o artigo Referência para a Segmentação de Caracteres de Placas de Veículos (link para a página de pesquisa) foram obtidos usando um conjunto de dados que fornece 101 veículos na pista capturados durante o dia. O vídeo foi gravado usando uma câmera estática no início de 2015.
Os resultados experimentais para o artigo Aprendendo Modelos Baseados em Aparência Discriminativa Usando Mínimos Quadrados Parciais, apresentado no SIBGRAPI’2009 (link para a página de pesquisa) foram obtidos usando o dataset ETHZ, que fornece um grande número de diferentes pessoas capturadas em condições não controladas. As sequências de vídeo são capturadas a partir de câmeras em movimento, o que fornece uma gama de variações nas aparências das pessoas.
Datasets
Motorcycle Re-Identification (MoRe) dataset, is the first large-scale motorcycle ReID database captured by urban traffic cameras. Precisely, MoRe contains 3,827 distinct identities and 3,478 distractors captured by ten surveillance cameras…
Este dataset, chamado Banco de Dados Sense-ALPR, foi criado para auxiliar os pesquisadores na avaliação de problemas de reconhecimento automático de placas. Os dados para o artigo Reconhecimento Automático em Tempo Real de Placas de Veículos Através de Redes Múltiplas Tarefas (link para a página de pesquisa) foram capturados durante o dia usando duas câmeras: uma colocada estática durante a gravação dos veículos que passavam e outra colocada dentro de uma veículo que registrou enquanto o veículo se movia pela cidade.
Os resultados experimentais do trabalho Atribuição de Importância Relativa aos Elementos de Cena, apresentado no SIBGRAPI’2017 (link para a página de pesquisa), foram obtidos usando dois datasets: VIP e UIUC Pascal Sentence. Ambos os datasets são associados a pesquisas de atribuição de importância e apresentam uma ampla gama de imagens contendo vários objetos por imagem.
Este dataset, chamado Sense SegPlate Database, visa avaliar o problema da segmentação de caracteres de placas de veículos (LPCS). Os resultados experimentais para o artigo Referência para a Segmentação de Caracteres de Placas de Veículos (link para a página de pesquisa) foram obtidos usando um conjunto de dados que fornece 101 veículos na pista capturados durante o dia. O vídeo foi gravado usando uma câmera estática no início de 2015.
Os resultados experimentais para o artigo Aprendendo Modelos Baseados em Aparência Discriminativa Usando Mínimos Quadrados Parciais, apresentado no SIBGRAPI’2009 (link para a página de pesquisa) foram obtidos usando o dataset ETHZ, que fornece um grande número de diferentes pessoas capturadas em condições não controladas. As sequências de vídeo são capturadas a partir de câmeras em movimento, o que fornece uma gama de variações nas aparências das pessoas.