VisDrone 2019

“VisDrone2019 数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的 AISKYEYE 团队收集。基准数据集由 288 个视频片段组成，由 261,908 帧和 10,209 张静态图像组成，由各种无人机摄像机拍摄，涵盖 广泛的方面，包括位置（取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市）、环境（城市和乡村）、物体（行人、车辆、自行车等）和密度（稀疏和拥挤的场景）。
Visdrone_DET 是图像挑战中的对象检测。 该任务旨在从无人机拍摄的单个图像中检测预定义类别的对象（例如，汽车和行人）。”

The VisDrone2019 dataset was collected by the AISKYEYE team from the Machine Learning and Data Mining Laboratory of Tianjin University, China. This benchmark dataset comprises 288 video clips, 261,908 frames, and 10,209 static images captured by various drone cameras, covering a wide range of dimensions including shooting locations (14 distinct cities across China thousands of kilometers apart), environments (urban and rural areas), object categories (pedestrians, vehicles, bicycles, etc.), and scene densities (sparse and crowded scenarios).

VisDrone_DET focuses on object detection in the image challenge. This task aims to detect objects from pre-defined categories (e.g., cars and pedestrians) in single images captured by drones.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

VisDrone 2019是一个用于无人机视觉目标检测的数据集，由中国天津大学AISKYEYE团队收集，包含大量无人机拍摄的图像和视频帧，覆盖多样化的城市和乡村场景。该数据集旨在支持从单个无人机图像中检测行人、车辆等预定义对象，适用于计算机视觉研究，特别是目标检测任务。