Visdrone數據集介紹

一、Visdrone數據集多大

Visdrone數據集是一個大規模的視頻和圖像數據集，含有長達10小時的高清視頻和萬張照片。該數據集擁有80個視頻序列，8000張圖像，超過實例數540,000個。Visdrone數據集還提供高質量的逐幀注釋信息和重要屬性元數據，例如相機參數、時間戳和GPS位置。

二、Visdrone數據集

VisDrone數據集有大量來自不同場景下無人機的圖像和視頻序列，主要用於目標檢測、視覺目標跟蹤、局部關鍵點檢測和場景分類等計算機視覺任務。該數據集主要用於檢測的目標類型包括人、車、自行車和機動車，數據集中各種目標的數量和尺寸差異都很大。

三、Visdrone數據集刷點

Visdrone數據集刷點是指在Visdrone的圖像和視頻序列中標註目標位置、類別和邊界框。VisDrone數據集中人、車、自行車和機動車標註數量達到38,900個、12,131個、5,808個和5,728個。

四、Visdrone數據集的小目標佔比

Visdrone數據集中小目標佔比比較高，其中小目標會對目標檢測算法的性能提出更高的要求。VisDrone數據集中的小目標尺寸從其中最小的物體僅有10個像素，到最大物體尺寸超過了1000像素。

五、Visdrone數據集測試集沒有

Visdrone數據集里沒有測試集，需要使用訓練和驗證集的劃分來評估。數據集里的圖像和視頻序列都是用於訓練和驗證多種視覺任務的模型的。VisDrone數據集可以應用於目標檢測、視覺目標跟蹤、局部關鍵點檢測和場景分類等多種計算機視覺任務。

六、無人機數據集Visdrone數據集選取

import os
import glob

#設置數據集路徑
path = 'visdrone/' 

#讀取數據集文件夾的全部類別編號
classes = [cls for cls in os.listdir(path) if os.path.isdir(os.path.join(path, cls))]

#獲取每個類別的全部文件路徑
all_files = []
for cls in classes:
    img_files = glob.glob(os.path.join(path, cls, '*.jpg'))
    anno_files = glob.glob(os.path.join(path, cls, '*.txt'))
    files = [{'img': img_file, 'anno': anno_file} for img_file, anno_file in zip(img_files, anno_files)]
    all_files.extend(files)

以上代碼是如何選取Visdrone數據集的一個示例，首先我們需要設置數據集的路徑，然後讀取數據集文件夾全部類別的編號。接着，我們獲取每個類別的全部文件路徑，這裡用到的是glob模塊的glob函數，獲取指定文件夾下的全部文件路徑，而且可以按照文件的格式進行篩選，最後，我們通過字典的形式來存儲每個文件的圖片和標註信息，以便後續的處理與分析。