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...
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
数据集下载地址:http://m6z.cn/5UAbEW NWPU VHR-10 Dataset 是一个用于空间物体检测的 10 级地理遥感数据集,其拥有 650 张包含目标的图像和 150 张背景图像,共计 800 张,目标种类包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计 10 个类别。
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。
摘要:在本博客中,我们深入探讨了基于YOLOv8/v7/v6/v5的机场航拍小目标检测系统。该系统的核心技术是采用YOLOv8,并整合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法,从而进行性能指标的综合对比。我们详细介绍了国内外在机场航拍小目标检测领域的研究现状、数据集处理过程、算法原理、模型构建与训练代码,以及基于Streamlit的交互式Web...