无人机目标检测和追踪的数据集（UAVDT）

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简介：
UAVDT数据集专为评估无人机上的目标检测与追踪算法设计，包含多种场景下的高清视频及标注信息，促进智能监控技术的发展。 UAVDT是一个具有大规模挑战性的无人机检测与跟踪基准（包含约8万帧代表性样本，来自10小时的原始视频），旨在评估三项重要的基础任务：目标检测（DET）、单对象跟踪（SOT）以及多对象跟踪（MOT）。数据集中的图像由无人机在各种复杂场景下拍摄得到。该基准主要关注的对象是车辆，并通过手动标注边界框及一些有用属性（例如，车辆类别和遮挡情况）来注释帧。 UAVDT基准包含100个视频序列，这些序列是从城市地区多个地点的无人飞行器平台收集超过十小时录像中挑选出来的。它们涵盖了多种常见场景如广场、主干道、收费站、高速公路以及各种交叉路口等。所有视频以每秒30帧（fps）的速度录制，并且JPEG图像分辨率为1080×540像素。该数据集提供的只是原始图片，不包含任何注释信息。

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无人机目标检测和追踪的数据集（UAVDT）

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UAVDT数据集专为评估无人机上的目标检测与追踪算法设计，包含多种场景下的高清视频及标注信息，促进智能监控技术的发展。 UAVDT是一个具有大规模挑战性的无人机检测与跟踪基准（包含约8万帧代表性样本，来自10小时的原始视频），旨在评估三项重要的基础任务：目标检测（DET）、单对象跟踪（SOT）以及多对象跟踪（MOT）。数据集中的图像由无人机在各种复杂场景下拍摄得到。该基准主要关注的对象是车辆，并通过手动标注边界框及一些有用属性（例如，车辆类别和遮挡情况）来注释帧。 UAVDT基准包含100个视频序列，这些序列是从城市地区多个地点的无人飞行器平台收集超过十小时录像中挑选出来的。它们涵盖了多种常见场景如广场、主干道、收费站、高速公路以及各种交叉路口等。所有视频以每秒30帧（fps）的速度录制，并且JPEG图像分辨率为1080×540像素。该数据集提供的只是原始图片，不包含任何注释信息。

无人机（Drone）数据集，适用于目标检测与跟踪 - Drone-AI_make.zip

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Drone-AI_make.zip包含一个专为无人机设计的数据集，旨在支持目标检测和跟踪的研究及应用开发。该数据集有助于提升AI系统在复杂环境中的性能。该数据集包含3300多张图片，用于无人机的目标检测和跟踪任务。其中目标物包括不同大小的无人机，并统一命名为drone类别。标签格式提供txt和xml两种形式，可以直接应用于YOLO目标检测及DeepSORT目标跟踪等场景中。

无人机目标追踪-附件资源

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本资源提供关于无人机目标追踪技术的相关资料与软件工具，适用于研究和开发项目，帮助用户深入理解并实践先进的跟踪算法。无人机目标跟踪-附件资源

clever-bee：无人机的目标检测与跟踪

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Clever-bee是一款专为无人机设计的目标检测与追踪系统。它通过先进的算法和人工智能技术，实现了对特定目标的精确识别和持续监控，在安防、农业监测等领域展现出了广泛的应用潜力。聪明的蜜蜂无人机对象检测与跟踪：我已经为远程控制直升机创建了自己的数据集，并使用图像增强技术来扩充该数据集。训练所用的数据是从内部及外部录制视频中提取出来的帧组成。在测试阶段，最令人惊讶的结果是在一张图片里网络能准确地识别出直升机的阴影。追踪过程中，根据被跟踪对象距离画面中心的距离发出移动指令：物体越远离图像中心，无人机的动作就越积极主动。为了进行有效的追踪任务，我利用了预训练过的VOC模型来控制蜜蜂无人机，并且在实际操作中确保不会发生意外坠毁的情况将是一项挑战。整个项目基于一个开源库（https://github.com/aleju/imgaug）。

无人机目标检测数据集（一）drone-data-1.zip

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drone-data-1.zip包含了一个初始版本的无人机目标检测数据集，旨在为研究人员提供一系列用于训练和测试无人机识别算法的图像及标注信息。我们有一个无人机数据集，包含5000多张图片。目标物体较小，类别名称为“drone”。标签格式有两种：YOLO格式（txt文件）和VOC格式（xml文件）。

无人机目标检测数据集（二）drone-data-2.zip

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drone-data-2.zip包含一个扩展的无人机目标检测数据集，旨在提升复杂环境下的无人机识别性能。该数据集包括多种场景和条件下的高清图像及标注信息。在本节中，我们将深入探讨目标检测无人机数据集（二）drone-data-2.zip，这是一个专门针对无人机目标检测的重要资源。该数据集包含了7000多张图片，旨在帮助研究人员和开发者训练和优化目标检测算法，特别是那些在无人机应用中至关重要的任务。我们要了解的是数据集的两种主要标签格式：YOLO（You Only Look Once）和PASCAL VOC（Visual Object Classes）。YOLO是一种实时目标检测系统，以其高效和准确性而闻名。它的标签格式通常是与图像文件同名的纯文本段落件，其中列出了每个目标的边界框坐标以及对应的类标签。这种简洁的格式使得YOLO在处理大量数据时表现出色。 PASCAL VOC格式则是另一种广泛使用的标签标准，它采用XML文件来存储图像中的目标信息，包括边界框、类标签和置信度等。相比于YOLO，VOC格式提供了更丰富的元数据，但处理起来可能稍显复杂。在本数据集中，这两种格式并存，为不同算法的需求提供了灵活性。数据集中包含的txt和xml文件就是这两种标签格式的具体体现。txt文件对应YOLO的标签，而xml文件则对应VOC格式。它们都描述了无人机图像中的目标位置，这对于训练模型识别不同大小和尺度的无人机至关重要。由于无人机在实际应用中可能出现在各种环境中，因此这个数据集特别强调了各种尺寸的目标，这有助于模型学习到更泛化的特征。 drone是数据集中目标类别的名称，意味着所有图像都围绕这一特定目标进行标注。这样的专一性使得该数据集在无人机领域的应用尤为适用，无论是用于开发无人机自身的避障系统，还是分析监控视频以检测无人机的入侵行为。为了使用这个数据集，你需要解压drone-data-2.zip，然后根据你的目标检测算法选择合适的标签格式。如果你打算使用基于YOLO的框架，如YOLOv3或YOLOv4，可以直接使用txt文件；而对于基于VOC的算法，如Faster R-CNN或Mask R-CNN，xml文件将是你的好伙伴。无论哪种情况，确保正确解析和利用这些标签是训练模型的关键步骤。值得注意的是，拥有一个大规模且多样化的数据集对于训练出高质量的目标检测模型至关重要。drone-data-2提供的7000多张图像涵盖了多种无人机实例，提供了充足的样本供模型学习。通过适当的预处理、数据增强和模型调整，你可以利用这个数据集开发出在实际场景中表现优异的目标检测解决方案。目标检测无人机数据集（二）drone-data-2.zip是一个强大的工具，适用于那些致力于改进无人机目标检测技术的研究者和开发者。利用其丰富的标签和多样的目标实例，你可以构建出能在复杂环境下准确检测无人机的智能系统。

《数据集》COCO2017行人检测数据集《目标检测》

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COCO2017行人检测数据集是《目标检测》中用于训练和评估算法性能的重要资源，包含大量标注图片及行人边界框信息。该数据集包含YOLO与VOC格式的COCO2017行人识别数据，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。图片总数为10000张，文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签。已将图片和txt标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等系列算法的训练。由于资源超过1G，数据存储于百度网盘，并提供了永久有效链接供下载使用。

带有标注的无人机行人检测数据集

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本数据集包含大量带标签的图像和视频，用于训练和评估无人机上的行人检测算法。该数据集包含无人及行人的检测信息，并附有已标注的xml文件和txt文件。数据集中包括训练集、测试集和验证集部分，下载并解压后即可直接使用。

激光雷达数据的处理与展示（含目标检测和追踪）

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本项目聚焦于高效处理及可视化激光雷达数据，并探讨其在动态环境中的目标检测与跟踪应用，旨在提升感知系统的准确性和实时性。本段落介绍了数据读取过程，并且讲解了如何将3D图像转换为2D图像并进行保存。此外，还利用OpenCV进行了目标检测及目标跟踪的相关操作。

目标检测中的行人数据集

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该数据集专注于用于目标检测算法中行人的识别与定位，包含大量标注的行人图像，旨在提升模型在复杂场景下的行人检测能力。在计算机视觉相关算法的研究过程中，我将之前使用过的数据库进行上传分享，以便更多的人能够下载和利用这些资源。