VisDrone數據集及其在計算機視覺中的應用

一、VisDrone數據集是怎麼獲取的

VisDrone數據集是由提供無人機視覺問題數據解決方案的違禁物品檢測公司DroneMasters和研究所AItronLab開發的，因其貼近實際場景，並在2019年和2020年的AAAI，CVPR和ECCV等國際計算機視覺大會上得到了廣泛應用。

VisDrone數據集覆蓋了目標檢測，行人重識別，物體跟蹤和全景分割等多個領域，通過收集無人機飛行中的真實場景進行標註。該數據集通過標註出每一個物體的精確位置和類別，可以在實際場景中更好地應用於物體定位和跟蹤等計算機視覺領域。

二、VisDrone2019數據集

VisDrone2019數據集是一個不僅僅集成了現實場景數據，還將場景分為天空、建築物、樹木、行人、車輛、船隻等多個標籤的高質量數據集，解決了數據集場景複雜性問題。VisDrone2019數據集更加完整的表示了在實際場景中無人機視覺的問題。

以下為VisDrone2019數據集的Python代碼示例:

<!python>
import pandas as pd #報表工具庫
import codecs

data=pd.read_csv(codecs.open('D:/Datasets/VisDrone2019-DET-test-challenge/annotations.csv','r','utf-8')) 

#讀取CSV格式的數據
data.columns=['name','box1','box2','box3','box4','score','category','truncation','occlusion'] 
#列名稱

print(len(data)) #數據集總數
print(len(data[data.category==1])) #數據集目標總數
print(len(data[data.category==4])) #車輛類總數

data.head()
<!/python>

三、VisDrone YOLO map

與許多其他數據集一樣，VisDrone也是通過YOLO-v3映射的。YOLO map是Visual Object Detection的一種廣泛使用的評估器。它將每個算法的性能可視化，從而使來自各種算法的結果可以直觀地比較。

以下為VisDrone YOLO map的Python代碼示例:

<!python>
!python map.py -i results.json -o map -n 'YOLOv3-DarkNet53'

<!/python>

VisDrone數據集以其貼近實際場景，以及在計算機視覺領域的廣泛應用而受到越來越多研究人員和開發者的關注。通過仔細研究VisDrone數據集，相信可以為計算機視覺領域的研究和應用帶來新的突破。