HyperAI超神经

Bird Vs Drone 鸟类与无人机图像分类数据集

日期

2 个月前

大小

1.05 GB

机构

Kaggle

发布地址

www.kaggle.com

无人驾驶飞行器 (UAV) 或无人机在商业和娱乐用途方面都出现了急剧增长,但这种激增带来了严重的安全问题。如果无人机被误识别或未被发现,可能会对人员、基础设施和空中交通构成风险,尤其是当它们与其他空中物体(如鸟类)混淆时。为了克服这一挑战,准确的检测系统至关重要。

该数据集旨在填补这一空白,使模型的开发和微调能够更好地识别各种环境中的无人机和鸟类。数据集包含来自 Pexel 网站的多种图像集合,代表运动中的鸟类和无人机。这些图像是从视频帧中捕获的,经过分割、增强和预处理以模拟不同的环境条件,从而增强模型的训练过程。

Bird vs Drone 数据集按照 YOLOv7 PyTorch 规范进行格式化,分为三个文件夹:Test 、 Train 和 Valid 。每个文件夹包含两个子文件夹 – Images 和 Labels – Labels 文件夹包含纯文本格式的相关元数据。这些元数据提供了有关每幅图像中检测到的对象的宝贵信息,使模型能够在不同情况下准确学习和检测无人机和鸟类。该数据集总共包含 20,925 张图像,所有图像的分辨率均为 640 x 640 像素,采用 JPEG 格式,为机器学习模型提供全面的训练和验证机会。

  • 测试文件夹:包含 889 张图像(无人机和鸟类图像)。该文件夹有标记为 BT(鸟类测试图像)和 DT(无人机测试图像)的子类别。
  • 火车文件夹:该文件夹共有 18,323 张图像,包括无人机和鸟类图像,也分为 BT 和 DT 类。
  • 有效文件夹:包含 1,740 幅图像,此文件夹中的图像同样分为 BT 和 DT 。
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