背景每个数据集背后都有一个故事，这是你分享你的机会。内容里面的不仅仅是行和列。通过描述您如何获取数据以及数据所代表的时间段，让其他人轻松入门。确认原始数据集（和已发布的结果）可在此处找到：https://cvlab.epfl.ch/data/data-rgbd-pedestrian/使用这些数据的任何工作都应引用：T.Bagautinov；F.氟脲；P.Fua：遮挡深度图像的概率占用图。2015.计算机视觉和模式识别（CVPR）会议，美国马萨诸塞州波士顿，2015年6月7-12日。许可证#警告和免责声明通过访问此计算机系统，您同意出于执法和其他目的进行系统监控。未经授权使用或访问此计算机系统可能会受到刑事起诉和处罚。本文中包含的信息、意见、数据和声明不一定是洛桑联邦理工学院（EPFL）的信息、观点、数据和陈述，不应以此为依据进行解释、行动或陈述。瑞士政府、EPFL及其员工和承包商不对本服务器提供的文件做出任何明示或暗示的保证，包括适销性和适用于特定用途的保证。此外，瑞士政府、EPFL及其员工和承包商对此处披露的任何信息、设备、产品或工艺的准确性、完整性或有用性不承担任何法律责任，也不表示使用此类信息、设备或工艺不会侵犯私人拥有的权利。本文中以商品名称、商标、制造商或其他方式提及任何特定的商业产品、工艺或服务，并不一定构成或暗示瑞士政府、EPFL或其任何员工或承包商的认可、推荐或支持。此服务器上的文件由EPFL以及私营公司和其他组织赞助。因此，其他方可保留发布或复制这些文件或允许其他方这样做的所有权利。此服务器上提供的文件可能受瑞士和外国版权法的保护。可能需要复制许可。除非根据GPL许可证明确分发，否则可从本网站下载的数据只能用于研究和评估目的。对于任何形式的非GPL商业用途，应事先获得EPFL的书面批准。