Python在无人机图像目标检测中的应用——人工智能课程作业

简介：
本作业探讨了Python编程语言在无人机图像目标检测领域的应用，通过构建基于AI的算法模型，实现对空中拍摄图片中特定目标的精准识别与追踪。 人工智能大作业-无人机图像目标检测——Python 本仓库是人工智能课程的课程作业仓库，主要任务是在无人机图像上进行目标检测。我们使用了VisDrone数据集，并在yolo和ssd两种框架下进行了训练和测试。此外，还编写了一个demo用于实时地对无人机拍摄到的图像进行目标检测。 ### 项目结构 ``` visdrone_detection/ ├── readme.md ├── ssd └── yolo └── 人工智能大作业_流程.md ``` #### 数据集 本次作业使用的数据集是VisDrone，包含10个类别（行人、人、汽车、面包车、公共汽车、卡车、自行车、遮阳三轮车和三轮车）。由于任务要求使用SSD和YOLO框架进行目标检测，需要对原始的XML格式标注文件做转换。我们将数据集的注释形式转化为了VOC格式和YOLO格式，以便于训练模型。 您可以利用代码库中的`utils`目录下的脚本来处理这些数据，或者直接联系项目团队获取已处理的数据。