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无人机检测数据集：包含超过4000张业余无人机图像的数据集

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简介：
本数据集收录了逾四千幅业余无人机拍摄的照片，旨在为无人机图像分析提供丰富的训练资源。 无人机检测数据集包含了4000多张业余无人机的图像。

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  • 无人机检测数据集：包含超过4000张业余无人机图像的数据集
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    本数据集收录了逾四千幅业余无人机拍摄的照片，旨在为无人机图像分析提供丰富的训练资源。 无人机检测数据集包含了4000多张业余无人机的图像。
  • 高空无人机采集的红外数据集，含2898张热图像
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    本数据集包含2898张通过高空无人机获取的高质量红外图像，适用于研究与分析多种场景下的热辐射特性。 该数据集包含从43470帧图像中提取的2898幅红外热图，这些图像是由无人机在不同场景（如学校、停车场、道路和操场）下捕捉到的。数据涵盖了广泛的物体类别（包括人、自行车、汽车及其他车辆），并且记录了飞行高度（60至130米）、相机视角角度（30至90度）以及日间与夜间的不同光照条件。
  • 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。
  • 玉米叶病害图像数据集，含4000余张照片
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    该数据集包含超过4000张玉米叶片病害的照片，旨在为农业科研人员提供一个丰富的视觉学习资源，促进植物病理学领域中疾病识别与诊断技术的发展。 玉米叶片病害数据集包含4000多张图片，其中包括： - 普通锈病：1306幅图像（标签为0） - 灰色叶斑：574幅图像（标签为1） - 枯萎病：1146幅图像（标签为2） - 健康叶片：1162幅图像（标签为3）
  • 1万多张Yolo红外微小无人机目标检测数据集（含数据增强图片）
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    本数据集包含超过1万张针对YOLO算法优化的红外微小型无人机图像，通过引入数据增强技术进一步丰富样本多样性。 1万多张Yolo红外微小无人机目标检测数据集（包含有数据增强图像），已经配置好目录结构，并附有yolo格式的标签文件以及train、val、test三个子集划分，同时提供data.yaml文件以方便使用Yolov5、Yolov7和Yolov8等算法进行模型训练。
  • 塔吊下方人员检测图像数据集（含1000余张图片，VOC标注）
    优质
    本数据集包含超过1000张针对塔吊作业环境下人员安全检测的图像，并附有详细的VOC格式标注信息，旨在提升施工现场的安全管理水平。 包含超过1000张塔吊上的视频监控图像，可用于检测站在塔吊下方的人物，并已使用labelimg进行了标注，标签格式为VOC标签。
  • 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。
  • 行人检测图像数据集
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    行人检测图像数据集是一系列包含不同场景下行人的标记图片集合，旨在支持计算机视觉中的目标识别与跟踪研究。 数据集介绍 行人检测的数据集包括以下类别： - 行人：图像大小为123*123，数量为123张。 - 骑车者：图像大小为123*123，数量为123张。 - 单车：图像大小为123*123，数量为123张。
  • 无人机目标检测数据集（一）drone-data-1.zip
    优质
    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）。