このデータセットは、ドローン航空画像における車両の検出と計数の研究中に天津大学の研究チームによって収集され、注釈が付けられました。 2020年に研究チームによって発表された、関連する論文結果は「不確実性を認識した学習によるドローンベースのRGB赤外線クロスモダリティ車両検出”。

DroneVehicle データセットは、ドローンによって収集された合計 56,878 枚の画像で構成されており、その半分は RGB 画像で、残りは赤外線画像です。研究チームは、5 つのカテゴリに対して方向境界ボックスを使用した豊富なアノテーションを実行しました。このうち、自動車には RGB 画像に 389,779 個の注釈があり、赤外線画像には 428,086 個の注釈があり、トラックには RGB 画像に 22,123 個の注釈があり、赤外線画像には 15,333 個の注釈があります。赤外線画像には 11,935 個の注釈があり、貨車には RGB 画像に 13,400 個の注釈があり、赤外線画像には 17,173 個の注釈があります。

DroneVehicleでは、画像の境界線にあるオブジェクトをマークするために、研究チームは各画像の上下左右に幅100ピクセルの白い境界線を設定し、ダウンロードされた画像のサイズが一定になるようにしました。 840×712です。検出ネットワークをトレーニングするときに、前処理を行って周囲の白い境界線を削除し、画像サイズを 640 x 512 に変更できます。