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) 图片数量(jpg文件个数):9881 标注数量(xml文件个数):9881 标注数量(txt文件个数):9881 标注类别数:1 标注类别名称:["Bird"] 每个类别标注的框数: Bird 框数 = 81318 总框数
飞鸟小目标检测数据集VOC+YOLO格式9881张1类别 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) 图片数量(jpg文件个数):9881 标注数量(xml文件个数):9881 标注数量(txt文件个数):9881 标注类别数:1 标注类别名称:["Bird"] 每个类别标注...
针对人工机场飞鸟检测精度低速度慢,雷达监测成本高的问题,提出基于图像的深度学习机场飞鸟检测方法,得到如下结论。 (1)在机场跑道附近部署分布式监控设备,对跑道及其附近空域进行实时监控,将改进YOLOv8s算法部署至中央处理设备上对从监控设备传来的图像数据执行目标检测任务,模型对机场飞鸟检测的正确率达到0. 820,且FPS达...
最后,发现了原AirBirds数据集的两点不足之处,对此改进了机场飞鸟数据集,同时利用了数据集增强技术。结果表明,改进YOLOv8的mAP@50达到0.820,相比原YOLOv8提升了0.015;改进YOLOv8的速度达到32 帧/s。改进YOLOv8满足机场鸟类检测实时性和精确性的要求,为复杂环境下中小机场飞鸟检测提供了一种新思路。 YOLOv8模型结构 ...
通用YOLO格式数据集: 各类通用目标检测数据集,如人脸和口罩检测、飞鸟检测、交通场景汽车检测等,这些数据集可以在CSDN等软件开发和资源共享平台上找到。 例如,人脸和口罩检测数据集包含了约8000张标注好的图片,类别为face和face_mask,标签格式为xml和txt两种,可以直接用于YOLO人脸检测。 特定领域YOLO格式数据集: 针对特...
数据增强:使用更丰富的数据增强技术,提高了模型的泛化能力。 改进的训练策略:采用更有效的训练策略,如混合精度训练和动态锚点生成,提高了训练效率和模型性能。 YOLOv6 (2022) 改进点: 更轻量的模型:YOLOv6 在保持高性能的同时,进一步减少了模型的参数量和计算复杂度,适合在资源受限的设备上运行。
2.数据增强策略 构建包含12万张无人机图像的专用数据集，涵盖不同光照、飞行姿态场景。采用改进型Mosaic数据增强，调整拼接参数避免小目标过度重叠。添加运动模糊模拟模块，生成高速飞行状态下的模糊图像。3.部署适配方案 针对不同硬件平台制定部署策略：NVIDIAJetson系列：采用TensorRT加速，配置FP16混合精度模式 树莓派4B...
河道水面漂浮物识别检测根据监控摄像头搜集江河或河道的水面视频,截取图片中带有海上漂浮物的照片,河道水面漂浮物识别检测训练所需照片,形成数据实体模型,实时检测河道水面的监控画面。如出现数据集模型中的漂浮物就立即抓拍提醒。 随着社会的发展和人们生活水平的进步,水污染问题也越来越严重,水资源监管和治理成为城市发展...
【飞鸟小目标检测YOLO数据集】共【1256】张,按照8比2划分为训练集和验证集,其中训练集【1004】张,验证集【252】张,模型分为【1】类,分类为:【'bird'】 每个类别的图片数量和标注框数量如下: bird: 图片数【1255】,标注框数【7939】 数据集训练结果图片见下图,本店有xml、txt、json等多种格式数据集,数据集...
7888-安全帽数据集 yolo目标检测 共7581张图片集 安全帽数据集 yolo目标检测 共7581张图片集 提供了用于安全帽佩戴和人头检测的两者数据集 它一共包括7581张图像,其中带有