FADE 建筑物周围坠落物体检测数据集

FADE (FAlling Object DEtection around Buildings) 数据集是专为检测建筑物周围坠落物体而建立的大型、多样化视频数据集。该数据集由 Zhigang Tu, Zitao Gao, Zhengbo Zhang, Chunluan Zhou, Junsong Yuan, Bo Du 于 2024 年共同开发，相关论文成果为「FADE: A Dataset for Detecting Falling Objects around Buildings in Video」。

FADE（FAlling Object DEtection around Buildings）数据集是专为建筑物周边坠落物体检测任务构建的大规模、多样化的视频数据集。该数据集由Zhigang Tu、Zitao Gao、Zhengbo Zhang、Chunluan Zhou、Junsong Yuan、Bo Du于2024年联合开发，相关研究论文为《FADE: A Dataset for Detecting Falling Objects around Buildings in Video》。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

FADE数据集是一个专为检测建筑物周围坠落物体而设计的大型视频数据集，包含1,881个视频，覆盖18个场景、8种物体类别、4种天气条件和4种分辨率，旨在解决高楼层坠落物体对行人的安全威胁。该数据集由研究者于2024年开发，并配套提出了FADE-Net检测方法，在复杂监控视频中提升小尺寸、快速运动物体的检测准确性，为相关研究提供了专业基准。