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...
Visidron小目标检测数据集 YOLOv8 小目标检测精度提升,加入小目标的anchor参数,neck加入小尺寸层,变为4个detect,添加注意力机制,修改检测头等格式转换为 yolo 格式包含利用数据集训练好的两个模型,及各种训练曲线,以及模型代码等等。 1,包括训练好的YOLOv8s-visdrone.pt 两个模型 2、包含各种训练曲线 3、包含相关场...
将path/to/dataset设置为存放数据集的目录路径。 确保runs/train/exp/weights/best.pt是训练好的 YOLOv8 模型权重路径。 运行脚本: 在终端中运行main_window.py。 点击“Load Image”按钮加载图像。 点击“Detect Objects”按钮进行目标检测,并在界面上显示结果。 注意事项: 确保所有必要的工具箱已安装,特别是 PyTo...
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/...
(1)tinyperson小目标检测数据集 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...
摘要:在本博客中,我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的机场航拍小目标检测系统。该系统的核心技术是采用YOLOv8,并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,从而进行性能指标的综合对比。我们详细介绍了国内外在机场航拍小目标检测领域的研究现状、数据集处理过程、算法原理、模型构建与训练代码,以及基于Streamlit的交互式Web...
重要说明:高空远距离小目标训练精度如果训练过程中map很低属于正常现象只要模型能检测到目标即可。小目标检测是业界公认最难挑战深度学习检测任务之一。 数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) ...
简介:基于YOLOv10的无人机巡航小目标实时检测系统,通过7444张无人机场景训练图片,训练出能检测9类目标的模型,并开发了带GUI界面的系统,支持图片、视频和摄像头实时检测,具备背景和标题更换、模型选择、检测信息展示等功能。 《往期经典回顾》 项目名称项目名称项目名称 ...
重要说明:该数据集有大约5段视频截取而成,每个图片都有对应标注文件,改数据集都是仰拍而成不是俯拍,图片中的无人机都是远距离拍摄,几乎都是小目标,因此更贴合实际场景。因为一般真实情况都是远距离而且无人机很小。 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 ...
在本博客中,我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的机场航拍小目标检测系统。该系统的核心技术是采用YOLOv8,并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,从而进行性能指标的综合对比。我们详细介绍了国内外在机场航拍小目标检测领域的研究现状、数据集处理过程、算法原理、模型构