夜间追踪数据集（LLOT）：涵盖269个场景，13.2万帧数据

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作者 | 陆辰  编辑 | Ai fighting 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 Abstract 近年来，随着大规模训练数据集的应用，视觉跟踪领域取得了显著进展。这些数据集支持了复杂算法的发展，提高了视觉物体跟踪的准确性和稳定性。然而，大多数研究主要集中在有利的光照环境下，忽视了低光照条件下的跟踪挑战。在低光照场景中，光线可能发生剧烈变化，目标可能缺乏明显的纹理特征，在某些情况下，目标甚至可能无法直接观察到。这些因素会导致跟踪性能严重下降。为了解决这一问题，我们引入了LLOT，这是一个专门为低光照物体跟踪设计的基准。LLOT包含了269个具有挑战性的序列，总共超过13.2万帧，每一帧都精心标注了边界框。这个特别设计的数据集旨在促进低光照条件下物体跟 ………………………………