새 Vs 드론 새와 드론 이미지 분류 데이터 세트

무인 항공기(UAV) 또는 드론은 상업적, 오락적 사용 모두에서 폭발적으로 증가했지만, 이러한 확산은 심각한 안전 문제를 야기했습니다. 드론은 잘못 식별되거나 감지되지 않을 경우 사람, 인프라, 항공 교통에 위험을 초래할 수 있으며, 특히 새 등 다른 공중 물체와 혼동될 경우 더욱 위험합니다. 이러한 과제를 극복하려면 정확한 감지 시스템이 중요합니다.

이 데이터 세트는 이러한 차이를 메우고 다양한 환경에서 드론과 조류를 더 잘 식별할 수 있는 모델을 개발하고 미세 조정할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이 데이터 세트에는 Pexel 웹사이트에서 가져온 다양한 이미지 컬렉션이 포함되어 있으며, 움직이는 새와 드론을 표현하고 있습니다. 비디오 프레임에서 이미지를 캡처하고, 분할, 증강 및 사전 처리하여 다양한 환경 조건을 시뮬레이션함으로써 모델 학습 프로세스를 향상시킵니다.

Bird vs Drone 데이터 세트는 YOLOv7 PyTorch 사양에 따라 포맷되었으며 Test, Train, Valid의 세 개 폴더로 나뉩니다. 각 폴더에는 '이미지'와 '라벨'이라는 두 개의 하위 폴더가 있으며, '라벨' 폴더에는 일반 텍스트 형식의 관련 메타데이터가 들어 있습니다. 이러한 메타데이터는 각 이미지에서 감지된 객체에 대한 귀중한 정보를 제공하여 모델이 다양한 상황에서 드론과 새를 정확하게 학습하고 감지할 수 있도록 합니다. 이 데이터 세트에는 총 20,925개의 이미지가 포함되어 있으며, 모두 JPEG 형식으로 640 x 640픽셀의 해상도를 가지고 있어 머신 러닝 모델에 대한 포괄적인 학습 및 검증 기회를 제공합니다.

• 테스트 폴더: 889개의 이미지(드론 및 조류 이미지)가 포함되어 있습니다. 이 폴더에는 BT(조류 테스트 이미지)와 DT(드론 테스트 이미지)라는 하위 카테고리가 있습니다.
• 기차 폴더: 이 폴더에는 드론과 조류 이미지를 포함하여 총 18,323개의 이미지가 있으며, BT와 DT 카테고리로 구분되어 있습니다.
• 유효한 폴더: 1,740개의 이미지가 포함되어 있습니다. 이 폴더의 이미지는 BT와 DT로도 구분됩니다.