ENTIRe-ID: An Extensive and Diverse Dataset for Person Re-Identification

随着计算机视觉中人物再识别的重要性日益增长，需要更广泛和多样化的数据集。为此，我们介绍了ENTIRe-ID数据集，这是一个包括来自37个不同摄像头的超过445万张图像的广泛收集。该数据集独特地设计来解决领域可变性和模型泛化的挑战，这些是现有的人物再识别数据集所欠缺的。ENTIRe-ID数据集因其覆盖了各种真实世界场景而脱颖而出，包括各种照明条件、视角和多样化的人类活动。这种设计确保了ReID模型的真实和健壮的训练平台。ENTIRe-ID数据集可在https://serdaryildiz.github.io/ENTIRe-ID上公开获取。

解决问题：本论文旨在解决人物再识别中数据集的不足问题，提出了一个新的数据集ENTIRe-ID，以应对现有数据集在领域可变性和模型泛化性方面的不足。

关键思路：本论文的关键思路是设计一个包含37个不同摄像头、覆盖多种环境和场景的数据集，以提高人物再识别模型的训练和测试的真实性和鲁棒性。

其他亮点：本论文的数据集ENTIRe-ID包含超过445万张图片，覆盖了各种真实世界的场景和活动，具有广泛的应用价值。此外，ENTIRe-ID数据集已公开发布，可供研究者使用和参考。

相关研究：在人物再识别领域，已经有一些数据集被提出，如Market-1501、DukeMTMC-reID等。此外，也有一些研究专注于提高人物再识别模型的性能和鲁棒性，如使用深度学习方法、图像增强技术等。