10万+标注数据开放！驾驶员不良驾驶识别/电动车进电梯检测/渣土车车牌识别/反光衣识别等8大赛题详解来了！

数据集是由监控摄像头采集的现场场景数据，图片形式，jpg格式。

样例数据集：摄像头采集信息（100张），供参赛者了解赛题典型场景数据，可用于编码调试；

训练数据集：监控摄像头采集信息（10000张），含标注信息，参赛者需要在编码调试完成后，发起训练任务方可自动读取;

测试数据集：摄像头采集信息（5000张），不含标注信息，参赛者成功发起测试任务，即可自动读取；

数据标注文件为VOC格式的xml文件,  一张图片对应一个标注文件XML，标注文件的命名与对应图片名字一样，采用bounding box标注的方式。bounding box框住的对象有四种标签，分别是：反光衣(clothes)、未穿反光衣(no_clothes)、穿反光衣的人(person_clothes)、未穿或不规范穿反光衣的人(person_no_clothes)。

您需要对这两个类别进行识别：person_clothes、person_no_clothes。其他两个类别用于辅助算法开发。

数据集来自于由摄像头采集的视频片段，每段视频经过分帧后被转成JPG格式的图片并存入到一个文件夹中，每张图片采用frame_id.jpg的命名格式，其中frame_id表示以1为起始的帧序号。每个图片文件夹都会有一个对应的标注文件，文件名称与文件夹一致，格式为XML，包含的标注类别如下所示：抽烟(smoke)、打哈欠(yawn)、打手机(phone)、驾驶员异常(a_driver)、左顾右盼(look_around)

样例数据集：每种类别分别会有几个视频帧集合，供参赛者了解赛题典型场景数据，可用于编码调试；

训练数据集：抽烟 400， 打哈欠 110， 打手机 400， 驾驶员异常 400， 左顾右盼 700，文件夹名称即为类别名称，参赛者需要在编码调试完成后，发起训练任务方可自动读取;

测试数据集：抽烟 100， 打哈欠 40， 打手机 100， 驾驶员异常 100， 左顾右盼 300，参赛者成功发起测试任务，即可自动读取；

数据集是由监控摄像头采集的现场场景数据，图片形式，jpg格式。

样例数据集：摄像头采集信息（100张），供参赛者了解赛题典型场景数据，可用于编码调试；

训练数据集：监控摄像头采集信息（10000张），含标注信息，参赛者需要在编码调试完成后，发起训练任务方可自动读取;

测试数据集：摄像头采集信息（5000张），不含标注信息，参赛者成功发起测试任务，即可自动读取；

数据标注文件为VOC格式的xml文件,  采用bounding box标注的方式。bounding box框住的对象有一种标签，这个标签为船只（boat）。一张图片对应一个标注文件，标注文件的命名与对应图片名字一样。

数据集是由监控摄像头采集的现场场景数据，图片形式，jpg格式。

样例数据集：摄像头采集信息（100张），供参赛者了解赛题典型场景数据，可用于编码调试；

训练数据集：监控摄像头采集信息（10000张），含标注信息，参赛者需要在编码调试完成后，发起训练任务方可自动读取;

测试数据集：摄像头采集信息（5000张），不含标注信息，参赛者成功发起测试任务，即可自动读取；

数据标注文件为VOC格式的xml文件,  采用bounding box标注的方式。bounding box框住的是机动车，一张图片对应一个标注文件XML，标注文件的命名与对应图片名字一样。

数据标签分为三个类别，您需要对这三个类别进行识别：

数据集是由监控摄像头采集的现场场景数据，图片形式，jpg格式。

样例数据集：摄像头采集信息（100张），供参赛者了解赛题典型场景数据，可用于编码调试；

训练数据集：监控摄像头采集信息（10000张），含标注信息，参赛者需要在编码调试完成后，发起训练任务方可自动读取;

测试数据集：摄像头采集信息（5000张），不含标注信息，参赛者成功发起测试任务，即可自动读取；

数据标注文件为VOC格式的xml文件,  采用bounding box标注的方式。bounding box框住的是摊贩，一张图片对应一个标注文件XML，标注文件的命名与对应图片名字一样。

数据标签分为三个类别，您需要对这三个类别进行识别：

数据集是由监控摄像头采集的现场场景数据，图片形式，jpg格式。

样例数据集：摄像头采集信息（100张），供参赛者了解赛题典型场景数据，可用于编码调试；

训练数据集：监控摄像头采集信息（10000张），含标注信息，参赛者需要在编码调试完成后，发起训练任务方可自动读取;

测试数据集：摄像头采集信息（5000张），不含标注信息，参赛者成功发起测试任务，即可自动读取；

数据标注文件为VOC格式的xml文件,  一张图片对应一个标注文件XML，标注文件的命名与对应图片名字一样，采用bounding box标注的方式。bounding box框住的对象有三种标签，分别是：人(person)、自行车(bicycle)、电动自行车(e_vehicle)，您需要对这三个类别进行识别。