SCUT-FIR 行人检测基准数据集使用教程

SCUT-FIR 行人检测基准数据集使用教程

SCUT_FIR_Pedestrian_Dataset A new benchmark dataset and baseline for on-road FIR pedestrian detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCUT_FIR_Pedestrian_Dataset

项目介绍

SCUT-FIR Pedestrian Dataset 是一个用于道路红外线行人检测的大规模基准数据集，它包含了大约11小时长的图像序列（约10^6帧），每秒25帧。这个数据集旨在提供一个远红外环境下行人检测的新标准，对于自动驾驶、安全监控等领域具有重要研究价值。数据集中包含了大量行人标注，总计约477,907个边界框，覆盖7,659名独特的行人。

项目快速启动

快速开始使用SCUT-FIR行人数据集，你需要首先克隆项目仓库到本地：

git clone https://github.com/SCUT-CV/SCUT_FIR_Pedestrian_Dataset.git

接下来，为了能够处理数据集中的标注信息，你可以使用提供的Python脚本来解析.txt文件格式的数据。以下是一个简单的示例，演示如何解析这些文本文件到字典格式：

def process_txt(txtpath):
    """
    输入官方txt文件路径，返回解析后的字典格式内容。
    """
    with open(txtpath, 'r') as f:
        info = f.readlines()
    label_dict = []
    N = (len(info) - 3) // 7
    for i in range(N):
        # 这里应该包含解析每一行并构建label_dict的逻辑
        pass  # 实际逻辑取决于txt文件的具体结构

# 示例路径，替换为实际的txt文件路径
txt_file_path = "path/to/your/txt/file.txt"
parsed_data = process_txt(txt_file_path)
print(parsed_data)

请注意，上述Python代码片段需要进一步填充以正确解析数据集的特定格式。

应用案例和最佳实践

在进行行人检测的研究或开发时，可以采用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch来搭建模型。以下是一个简化的PyTorch训练脚本起始点，用于说明如何开始训练一个基础的行人检测模型（假设已有适当的模型架构和数据加载器）：

import torch
from your_model_module import YourModelArchitecture
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data import DataLoader

# 初始化你的模型
model = YourModelArchitecture().cuda() if torch.cuda.is_available() else YourModelArchitecture()

# 加载数据集，此处应替换为你实现的数据加载器
dataset = YourCustomDataset(txt_file_paths, transform=ToTensor())
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练循环示例
for epoch in range(25):  # 运行25个训练周期
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(data_loader, 0):
        inputs, labels = data
        inputs, labels = inputs.cuda(), labels.cuda() if torch.cuda.is_available() else inputs, labels

        optimizer.zero_grad()

        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        loss.backward()
        optimizer.step()

        running_loss += loss.item()
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / (i + 1)}')
print('Finished Training')

典型生态项目

虽然此数据集专注于红外行人检测，但其应用与计算机视觉社区密切相关，特别是在目标检测和行为识别领域。开发者和研究人员通常将此类数据集应用于自动驾驶车辆的夜间行人检测系统、智能监控系统的异常检测功能等。此外，结合其他技术如深度学习，可以探索更多的应用场景，比如行人行为分析或者跨模态（可见光与红外）行人重识别研究。

请注意，具体的应用案例需基于个人的研究或产品需求定制开发，并充分利用数据集的特点进行实验验证。在实践中，可能会涉及到与其他开源库和技术栈的整合，例如MMDetection、Detectron2或是OpenCV等，以构建更复杂的应用系统。

SCUT_FIR_Pedestrian_Dataset A new benchmark dataset and baseline for on-road FIR pedestrian detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCUT_FIR_Pedestrian_Dataset