数据集名称:空中飞鸟数据集VOC-4955张 数据集制作单位:未来自主研究中心(FIRC) 图片数量(jpg文件个数):4955 标注数量(xml文件个数):4955 标注类别数:1 标注类别名称:["bird"] 每个类别标注的框数: bird count = 5089 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...
物体深度:数据集保持了11.0米的最小物体深度,这增加了检测远距离物体的难度,使得任务更具挑战性。 数据集统计:CDrone数据集包含大量的不同类型对象,如汽车、卡车、摩托车、自行车、公交车和行人,并被划分为训练、验证和测试地点,分别对应不同数量的图像。 数据集划分:数据集被划分为24个训练地点,9个验证地点和9...
这启发我们思考: 我们是否可以建立一个大尺度的数据集,其中多个类别的对象的大小都非常有限,作为一个基准,用来验证小目标检测框架的设计,方便对SOD的进一步研究? 考虑到上述问题,我们构建了两个大型小目标检测数据集SODA, SODA- D和SODA- A,分别针对驾驶场景和空中场景。提出的SODAD建立在MVD[33]和我们的数据之上,...
考虑到上述问题,我们构建了两个大型小目标检测数据集SODA, SODA- D和SODA- A,分别针对驾驶场景和空中场景。提出的SODAD建立在MVD[33]和我们的数据之上,其中前者是一个专门用于街道场景像素级理解的数据集,而后者主要由车载摄像头和手机...