本研究提出并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的无人机航拍小目标检测系统,旨在解决高空环境下汽车目标检测的技术难题。随着无人机技术的发展,航拍图像已广泛应用于交通监控、城市管理、灾害应急等多个领域。然而,由于无人机通常在较高的飞行高度下进行拍摄,目标物体(
这个无人机检测数据集提供了丰富的资源,支持各种检测任务。通过高质量的图像和详细的边界框标注,研究人员可以开发出高效且准确的目标检测模型,应用于多个领域。希望这个数据集能促进更多创新性的研究和技术进步。 发布于 2024-10-21 13:21・IP 属地广东 无人机(UAV) 航拍 机器学习数据集 赞同2添加评...
VisDrone数据集地址1: 数据代码 - VISDRONE地址2: https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/115729 VisDrone2019-DET-无人机视角数据集_数据集-飞桨AI Studio星河社区VisDrone2019-DET-无人机视角数据集_数据…
名称:道路目标检测数据集(无人机视角) 用途:适用于从无人机航拍图像中检测和分类各种道路目标 格式:VOC和YOLO格式 图像数量:8629张 标注数量:457,066个 类别:包括汽车、摩托车、行人、三轮车、自行车、卡车、面包车、公交车等 数据集特点 多样性:包含多种类型的交通参与者,不同大小、形状和位置。 高质量标注:每...
python yolov5 训练数据集 无人机航拍数据集合 人工智能 深度学习 目标检测 目标识别 (0)踩踩(0) 所需:5积分 AutoProductEvalution 2024-08-18 09:12:00 积分:1 uc2013-jsapi-quickrender 2024-08-18 08:52:13 积分:1 react-render-by-receivedData ...
数据集构成 总图像数量:33585张 类别数:7类 类别名称:D00, D10, D20, D40, D44, D50, D43 数据集划分: 训练集: 6798张 验证集: 3284张 测试集: 23503张 传送门链接:无人机航拍地面道路病害检测7类 yolo 33585张-CSDN博客 七,YOLO轨道障碍物数据集 YOLO轨道障碍物数据集,1655张图片,六种类别xml...
本研究提出并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的无人机航拍小目标检测系统,旨在解决高空环境下汽车目标检测的技术难题。随着无人机技术的发展,航拍图像已广泛应用于交通监控、城市管理、灾害应急等多个领域。然而,由于无人机通常在较高的飞行高度下进行拍摄,目标物体(例如汽车)的尺寸相对较小,背景复杂且多变,传统的...