このデータセットは、画像やビデオ内の直立した人物を検出する研究の一環として収集されました。この研究については、CVPR 2005の論文 「Histograms of Oriented Gradients for Human Detection」 と私の 博士論文 で詳細に説明されています。 このデータセットは2つの形式に分けられています。(a) 対応するアノテーションファイル付きの元画像、および (b) 正規化された64x128ピクセル形式の正例画像（CVPR論文で使用された形式）と元の負例画像です。

データの提供元

このデータセットには、いくつかの異なるソースからの画像が含まれています。

• GRAZ 01 データセットからの画像ですが、アノテーションファイルは完全に新しいものです。

• 長期間にわたって収集された個人のデジタル画像コレクションからの画像です。通常、元の正例画像は非常に高解像度（約2592x1944ピクセル）であったため、人物を強調するためにこれらの画像を切り抜いています。多くの人物はこれらの入力写真の背景から撮影された傍観者であるため、理想的には彼らのポーズに特定のバイアスはありません。

• いくつかの画像は、Google画像を使ってウェブから取得されたものです。

注意事項

• 各画像では、直立した人物（人物の高さ > 100）のみがマークされています。

• アノテーションが正しくない場合があります。特に、アノテーションされたバウンディングボックスの一部がオブジェクトの外側または内側にあることがあります。

元画像

フォルダ 'Train' と 'Test' は、それぞれ元の学習画像とテスト画像に対応しています。両方のフォルダには3つのサブフォルダがあります。(a) 'pos'（正例の学習またはテスト画像）、(b) 'neg'（負例の学習またはテスト画像）、および (c) 'annotations'（Pascal Challenge 形式の正例画像用のアノテーションファイル）です。

正規化画像

フォルダ 'train_64x128_H96' と 'test_64x128_H96' は、上記の参考文献の論文で使用された正規化されたデータセットに対応しています。両方のフォルダには2つのサブフォルダがあります。(a) 'pos'（人物を中心とした正規化された正例の学習またはテスト画像とその左右反転画像）、(b) 'neg'（元の負例の学習またはテスト画像を含む）です。なお、'train/pos' フォルダ内の画像は96x160ピクセル（各辺に16ピクセルの余白）で、'test/pos' フォルダ内の画像は70x134ピクセル（各辺に3ピクセルの余白）です。これは境界条件を避けるため（つまり、分類器に特定のバイアスを与えないため）に行われています。両方のフォルダでは、元の検出タスクには中心の64x128ピクセルのウィンドウを使用してください。

免責事項

このデータセットは「現状のまま」で提供され、明示または黙示を問わず、一切の保証を伴いません。これには、限定するものではないが、商品性および特定の目的への適合性に関する黙示の保証も含まれません。
上記の画像には、特定の著作権の問題がある場合があります。当方は、著作権問題に起因する一切の保証または責任を負いません。自己責任でご利用ください。

欧州連合の第6次フレームワークプロジェクト aceMedia の支援に深く感謝いたします。 ご質問、コメント、その他の問題については、Navneet Dalal までご連絡ください。