数据集大小:427张,进行3倍数据增强得到1708张,最终训练集验证集测试集随机分配为8:1:1 3.小目标专栏难点优化方向3.1 合理的数据增强 将小目标在同一张图像中多拷贝几次;增加了匹配到小目标GT的anchor的数量;如涂鸦式增强 3.2 网络多尺度 通过P2层特征引出了新的检测头.P2层检测头分辨率为160×160像素, 相当于...
一、TinyPerson数据集 在TinyPerson 中有 1610 个标记图像和759 个未标记图像(两者主要来自同一视频集),总共有 72651 个注释。对于微小人物检测任务,测试集的评估规则如下:我们将“海”和“地”视为一个类(“人”)。只有“正常”框被视为阳性框。评估时不使用“密集图像”(包含“密集”框)。“忽略”框与行...
小目标检测,SIMD数据集,YOLO格式。 SIMD数据集,其大部分图像测量为1024 × 768像素。SIMD (haroon et al.,2020) 是由巴基斯坦国立科学技术大学提出的主要用于车辆检测的目标检测数据集,包含5000幅遥感图像(图片尺寸:1024768)和45096个实例。SIMD数据集中的图像分辨率都是1024768的JPG格式。SIMD数据集是一个多类别、开...
小目标数据集是指相对于整个数据集来说,包含的样本数量较少的数据集。这种情况可能由于某些样本的稀缺性导致,也可能是因为数据采集的成本较高或难度较大。小目标数据集在数据科学和机器学习中是一种常见现象,需要我们采取一些特殊的处理方法来应对。 Python中处理小目标数据集的方法 在Python中,有许多库和工具可以帮助...
小目标检测 ILCM 小目标检测数据集下载 一、数据集准备 数据集下载地址:https://github.com/YimianDai/sirst 1. 需要将数据集转换为YOLO所需要的txt格式 参考链接:https://github.com/pprp/voc2007_for_yolo_torch 1.1 检测图片及其xml文件 import os, shutil...
COCO(Common Objects inContext)数据集是当前最为广泛使用的小目标检测数据集之一。它有超过330K张图像和2.5M的标注,包括人、动物、交通工具等22个类别。COCO数据集的特点是目标较小,难以检测,同时数据集中的图片内容复杂多样,覆盖面广,让算法在各种场景下都得到了不错的训练。 最近几年,COCO数据集提供了一系列的...
针对小目标以及旋转目标的DOTA数据集#计算机 #大数据 #计算机视觉 #人工智能 #互联网时代 - AI-人工智能技术于20220828发布在抖音,已经收获了27.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
1.2 小目标检测难点 小目标检测存在数据样本较少、位置缺乏多样性、anchor匹配困难以及遮挡、模糊、不完整等现象，这些特点使得小目标检测更加复杂。1.3 小目标数据集 本文使用数据集大小为427张，通过3倍数据增强得到1708张，最终分配为训练集、验证集和测试集，比例为8:1:1。2. YOLOv10魔改提升精度...
2 标注类别名称:["Platalea","bird"] 每个类别标注的框数: Platalea 框数 = 3285 bird 框数 = 15167 总框数:18452 使用标注工具:labelImg 标注规则:对类别进行画矩形框重要说明:暂无特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证,数据集只提供准确且合理标注数据集地址:github.com/futureflsl/...
作者构建了第一个大规模、高多样性的RGBT SOD基准数据集(即RGBT-Tiny),包括115对序列、93K帧和1.2M手动标注。与现有的26个基准数据集(包括可见SOD、热红外SOD、RGBT检测和RGBT跟踪数据集)相比,RGBT-Tiny对齐精细,并包含丰富的小目标、高多样性场景和高质量标注,如图1所示。