值得注意的是,Anti-UAV410 数据集展示了大量小型目标的比例,超过一半的目标大小小于 50 像素,甚至包括一定比例的微小目标(大小小于 10 像素),这在其他数据集如 VOT-TIR2015 [35]、VOT-TIR2016 [5]、PTB-TIR [26] 和 LSOTB [6] 中被遗漏了。 属性定义:为了全面评估跟踪器的性能,我们在数据集中为每个序列标...
另外,不同于已发布的标准多模态跟踪数据集,Anti-UAV多模态数据是非对准的,这也是未来利用多模态数据跟踪无人机的新方向,如图2所示。同时,Anti-UAV数据集中包括6种无人机型(主要来自DJI和Parrot),两种光照条件(白天和夜晚),两种光照模式...
下载的数据集路径 model_id = 'damo/cv_alex_video-single-object-tracking_siamfc-uav' cache_path = '/home/ly261666/.cache/modelscope/hub/damo/cv_alex_video-single-object-tracking_siamfc-uav'# 下载的modelscope模型路径 pretrain_model = '/home/ly261666/.cache/modelscope/hub/damo/cv_alex_...
CVPR 2020 Anti-UAV Challenge要求参赛算法模型准确、稳定、实时追踪多模态视频流中给定的无人机目标,同时估计目标的追踪状态;当目标消失时,需给出其不可见标记。 主办方提供160段高质量的全高清双模态(可见光RGB+近红外NIR)视频序列(100段视频用于验证集测试,60段视频用于测试集测试),涵盖多种场景下多种尺度无人...
CVPR 2020 Anti-UAV Challenge要求参赛算法模型准确、稳定、实时追踪多模态视频流中给定的无人机目标,同时估计目标的追踪状态;当目标消失时,需给出其不可见标记。 主办方提供160段高质量的全高清双模态(可见光RGB+近红外NIR)视频序列(100段视频用于验证集测试,60段视频用于测试集测试),涵盖多种场景下多种尺度无人...
其中,“全华班”AI学者组织的The 1st Anti-UAV Workshop & Challenge (https://anti-uav.github.io/)尤为亮眼,该Workshop由北方电子设备研究所助理研究员赵健博士、澎思科技首席科学家申省梅、中国科学院自动化研究所王强博士、研究员兴军亮博士、副研究员朱贵波博士、天津大学在读硕士胡凯、西安交通大学特聘研究员洪...
其中,“全华班”AI学者组织的The 1st Anti-UAV Workshop & Challenge (https://anti-uav.github.io/)尤为亮眼,该Workshop由北方电子设备研究所助理研究员赵健博士、澎思科技首席科学家申省梅、中国科学院自动化研究所王强博士、研究员兴军亮博士、副研究员朱贵波博士、天津大学在读硕士胡凯、西安交通大学特聘研究员洪...
相关数据集已开放下载(https://anti-uav.github.io/dataset/)并开始接受参赛队伍注册及结果提交。 Baseline模型和Evaluation代码:https://github.com/Anti-UAV/baseline。 更多详细信息请参阅Codalab: https://competitions.codalab.org/competitions/23887
数据集存储在Qlocal.pth和Qtarget.pth两个文件中,env.py是对环境进行三维构建与模拟,利用立方体描述建筑环境。UAV.py是对无人机的状态参数进行初始化包括坐标、方向、环境等。Replay.buffer.py中存储经验回放记忆数据。DQN神经网络模型的训练参数设置以及训练是在DQN.py中进行的。然后将以上文件全部导入DQN神经网络...
其中,“全华班”AI学者组织的The 1st Anti-UAV Workshop & Challenge (https://anti-uav.github.io/)尤为亮眼,该Workshop由北方电子设备研究所助理研究员赵健博士、澎思科技首席科学家申省梅、中国科学院自动化研究所王强博士、研究员兴军亮博士、副研究员朱贵波博士、天津大学在读硕士胡凯、西安交通大学特聘研究员洪...