在我们的“广域人群计数”论文中使用的多视图人群计数数据集包括我们建议的数据集CityStreet，以及两个用于多视图人群计数的现有数据集PETS2009和DukeMTMC。

发行的数据集文件由说明文档和每个数据集的以下文件夹组成：

1）图像框：

提供CityStreet框架；对于PETS2009和DukeMTMC，可以按照文档中的说明下载或获取框架。

2）Labeling_tool：

为CityStreet和PETS2009数据集提供了基于html的多视图标签工具。

3）标签：

包含相机视图和地平面人物标签的json文件。

4）Projection_code：

用于image2world和world2image投影的python代码。

5）GT_density_maps：

地面密度图，包括基于相应标签的摄像机视图和场景级别的密度图。

6）ROI_maps和元数据：

每个视图的摄影机视图和地平面ROI，

后期融合中使用的归一化图，

比较方法1“ dmap_weighted”中使用的加权图，

MVMS模型中用于比例选择的距离图， 以及用于可视化的场景图。

If you use the dataset, the labels or the code, please remember to cite our papers:

Wide-Area Crowd Counting via Ground-Plane Density Maps and Multi-View Fusion CNNs.

Qi Zhang and Antoni B. Chan,

In: IEEE/CVF Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Long Beach, June 2019. [dataset&code]

@inproceedings{zhang2019wide,

title={Wide-Area Crowd Counting via Ground-Plane Density Maps and Multi-View Fusion CNNs},

author={Zhang, Qi and Chan, Antoni B},

booktitle={Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},

pages={8297–8306},

year={2019}

}

@inproceedings{zhang2020wide,

title={Wide-Area Crowd Counting: Multi-View Fusion Networks for Counting in Large Scenes},

author={Zhang, Qi and Chan, Antoni B},

booktitle={https://arxiv.org/abs/2012.00946},

year={2020}

}

License Information: Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)

Acknowledgements:

This work was supported by a grant from the Research Grants Council of the Hong Kong Special Administrative Region, China (CityU 11212518).