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(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(...
wij 和 hij是第 i 幅中第 j 个目标边界框的宽度和高度,Wi 和 Hi是第 i 幅图的宽度和高度。对着符号含义和公式,很容易理解,AS是目标绝对大小,RS是目标相对大小。 作者将Tiny Person和COCO、Wider Face和CityPersons数据集进行对比,具体数据如下,可见Tiny Person的小目标是真的相对很小。 来一张大图感受一下T...
DIOR(Drones In Optics Recognition)遥感小目标检测数据集是一个用于遥感图像中小目标检测的大规模数据集。该数据集包含了20个类别,共计23463张图像,其中训练集包含11725张图像,验证集包含11738张图像。数据集已经处理成YOLO和VOC格式,可以直接用于目标检测模型的训练。以下是各个类别的标签及其数量: ...
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。
实验结果表明,基于构建的遥感图像小目标数据集USOD(Unicorn Small Object Dataset),所提算法查准率达到91.9%,查全率达到83.5%,AP@0.5 达到89%,AP@0.5:0.95 达到32.6%,检测速率FPS达到120帧/s,具有一定的鲁棒性和实时性。 二、算法整体框架及核心创新点
发布了两个用于小目标检测的 large-scale benchmarks。 研究了几种有代表性的目标检测方法在本文的数据集上的性能。 2REVIEW ON SMALL OBJECT DETECTION 2.1 Main Challenges generic object detection(通用目标检测)的问题主要包括:intra-class variations, inaccurate localization, occluded object detection等。
作为通用目标检测的一个子任务,小目标检测主要关注小尺寸目标(如COCO数据集[1]将面积小于等于1024的实例定义为小目标),在自动驾驶环境感知、遥感影像智能分析、行人检测和监控视频理解等领域具有重要的理论和实际价值。相比于通用目标检测的蓬勃发...