NightDrone Dataset|无人机检测数据集|夜间视觉数据集

NightDrone数据集是为了填补夜间无人机检测（DroneDet）可用数据集的空白而创建的。该数据集包含6,805张由无人机拍摄的图像，其中5,445张用于训练，1,360张用于测试。数据集中的254,222个对象被手动标注了边界框。每张图像平均包含37.36个对象，最多可达673个对象。

The NightDrone dataset was created to fill the gap in available datasets for nighttime drone detection (DroneDet). This dataset comprises 6,805 images captured by drones, with 5,445 images designated for training and 1,360 for testing. A total of 254,222 objects within the dataset have been manually annotated with bounding boxes. On average, each image contains 37.36 objects, with the maximum number of objects in a single image reaching 673.

原始信息汇总

NightDrone-Dataset概述

数据集组成

• 总图像数量：6,805张
• 训练集图像数量：5,445张
• 测试集图像数量：1,360张
• 标注对象数量：254,222个
• 平均每张图像的对象数：37.36个
• 最多对象数：673个

数据集特点

• 专门为夜间无人机检测（DroneDet）收集的基准数据集。
• 与现有的DroneDet数据集相比，多数图像为夜间拍摄。

相关数据集比较

• VisDrone (Night)

  • 图像数量：训练集1,008张，测试集253张
  • 分辨率：约2,000 x 1,500像素
  • 标注类别：10类（卡车、公交车、汽车、货车、带篷三轮车、三轮车、摩托车、自行车、人、行人）

• DroneVehicle (Night)

  • 图像数量：训练集4,279张，测试集438张
  • 分辨率：640 x 512像素
  • 标注类别：5类（公交车、货运车、卡车、汽车、货车）

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在无人机目标检测领域，现有的基准数据集如VisDrone和DroneVehicle主要集中在日间场景，夜间图像的占比极少。为填补这一空白，NightDrone数据集应运而生。该数据集通过无人机采集了6,805张夜间图像，其中训练集包含5,445张，测试集包含1,360张。所有图像中的254,222个对象均通过人工标注，提供了精确的边界框（BBoxes）。此外，数据集还从VisDrone和DroneVehicle中精选了夜间图像，分别构建了VisDrone (Night)和DroneVehicle (Night)子集，进一步丰富了夜间无人机目标检测的研究资源。

特点

NightDrone数据集的显著特点在于其专注于夜间场景，填补了现有数据集的空白。每张图像平均包含37.36个对象，最大数量可达673个，展现了高密度的目标分布。此外，数据集的标注精细，涵盖了多种目标类别，为复杂环境下的目标检测提供了丰富的训练和测试样本。与VisDrone (Night)和DroneVehicle (Night)相比，NightDrone在图像数量和标注质量上均表现出显著优势，尤其适合夜间无人机目标检测的研究与应用。

使用方法

NightDrone数据集可用于多种无人机目标检测任务，包括但不限于夜间目标识别、跟踪和分类。用户可通过提供的下载链接获取数据集，并根据需求选择训练集或测试集进行模型训练和评估。数据集的标注文件详细记录了每个对象的边界框信息，便于直接应用于现有的目标检测框架。此外，数据集的高分辨率和多样化的目标分布，使其成为验证和优化夜间无人机视觉算法的理想选择。

背景与挑战

背景概述

随着无人机技术的迅猛发展，无人机检测（DroneDet）在计算机视觉领域的重要性日益凸显。然而，现有的无人机基准数据集，如VisDrone和DroneVehicle，主要集中在日间场景，夜间无人机图像的样本数量极为有限。为填补这一空白，NightDrone数据集应运而生。该数据集由6,805张无人机拍摄的夜间图像组成，包含5,445张训练图像和1,360张测试图像，共计254,222个手动标注的边界框。NightDrone数据集的创建旨在为夜间无人机检测提供一个高质量的基准，推动相关领域的研究进展。

当前挑战

NightDrone数据集的构建面临多重挑战。首先，夜间图像的低光照条件导致图像质量下降，增加了目标检测的难度。其次，无人机在夜间飞行时，环境复杂多变，目标的多样性和密集分布使得标注工作异常繁琐。此外，与日间数据集相比，夜间数据集的样本量较少，可能导致模型训练时的过拟合问题。最后，现有数据集如VisDrone和DroneVehicle的夜间图像占比极低，NightDrone的创建填补了这一领域的空白，但其独特性也意味着需要开发新的算法和模型来有效利用这些数据。

常用场景

经典使用场景

在无人机视觉领域，NightDrone数据集因其专注于夜间无人机检测（DroneDet）而备受瞩目。该数据集包含了6,805张由无人机拍摄的夜间图像，其中5,445张用于训练，1,360张用于测试。每张图像平均包含37.36个目标，最大可达673个，且所有目标均通过手动标注了边界框（BBoxes）。NightDrone数据集的独特之处在于其填补了现有数据集中夜间图像稀缺的空白，为夜间无人机检测任务提供了丰富的基准数据。

解决学术问题

NightDrone数据集的推出，有效解决了夜间无人机检测领域中数据稀缺的学术难题。由于现有主流数据集如VisDrone和DroneVehicle中夜间图像占比极少，导致夜间无人机检测的研究进展缓慢。NightDrone通过提供大量高质量的夜间图像及其详细标注，为研究者提供了宝贵的实验资源，推动了夜间无人机检测算法的发展，并提升了相关模型的鲁棒性和准确性。

衍生相关工作

基于NightDrone数据集，研究者们开发了多种夜间无人机检测算法，并在多个国际竞赛和学术会议上取得了显著成果。例如，一些研究团队利用该数据集训练的模型在夜间目标检测任务中表现出色，推动了深度学习技术在无人机视觉领域的应用。此外，NightDrone还激发了跨模态数据集的研究，如结合红外图像的夜间检测任务，进一步拓展了无人机视觉技术的应用边界。