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...
小目标检测(SOD)一直是多年来持续存在且具有挑战性的任务,已经开发出众多数据集和算法。然而,它们主要关注可见光或热成像模态,而可见光-热成像(RGBT)双模态却鲜少被探索。 尽管近年来已经开发了一些RGBT数据集,但数据量不足、类别有限、图像对齐错误以及目标尺寸过大,无法为评估多类别的可见光-热成像小目标检测(...
一、COCO数据集 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...
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...
小目标检测数据集 目标检测数据集格式 在目标检测任务中,常见的数据集格式有三种,分别为voc、coco、yolo。 一、VOC voc数据集由五个部分构成:JPEGImages,Annotations,ImageSets,SegmentationClass以及SegmentationObject。 JPEGImages:存放的是训练与测试的所有图片。
小目标检测数据集 数据集下载地址:http://m6z.cn/616t6R 从Internet(例如YouTube或Google)上的图像/视频收集的四个小物体数据集,包括4种类型的图像,可用于小物体目标检测的研究。 数据集包含四类: fly:飞行数据集,包含600个视频帧,平均每帧86±39个物体(648×72 @ 30 fps)。32张图像用于训练(1:6:187)...
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 2.1 SPPF原创自研 ...
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/...