SCUT-FIR-Pedestrian-Dataset使用手册

SCUT-FIR-Pedestrian-Dataset使用手册

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/SCUT_FIR_Pedestrian_Dataset

项目概述

SCUT-FIR-Pedestrian-Dataset 是一个专为路面远红外行人检测设计的新型基准数据集。该数据集包含了约11小时的图像序列，总计超过1百万帧，以25Hz的频率录制，涵盖了在中国广州城市、郊区、高速公路和校园等地的各种交通场景中的11个路段。

目录结构及介绍

以下是SCUT-FIR-Pedestrian-Dataset的基本目录结构及其简介：

SCUT-FIR-Pedestrian-Dataset/
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├── dataset          # 数据集主体，包含原始图像序列和标注文件
│   ├── images       # 存放所有图像文件
│   ├── labels       # 存放行人检测的边界框标注信息
│
├── datatool         # 工具包，用于处理数据集，如分割图像等
│   ├── script.py    # 示例脚本，可能用于数据预处理
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├── toolbox          # 数据集使用的工具箱或代码库，帮助进行数据读取、处理
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├── .gitmodules     # Git子模块配置文件
├── LICENSE         # 许可证文件，遵循BSD-2-Clause协议
├── README.md       # 项目介绍和快速入门指南
└── gitignore       # Git忽略文件列表

项目的启动文件介绍

本数据集不直接提供一个“启动”文件，但通常数据分析或实验会从datatool或者特定的脚本开始。例如，若需将数据集拆分为训练集和测试集，可能会用到datatool/script.py类似的脚本。要开始使用数据集，开发者应参考提供的工具或自行编写代码来加载和利用数据。

项目的配置文件介绍

配置文件的信息在描述中并未明确指出有独立的配置文件。然而，配置数据集使用的参数通常会嵌入到实验代码或工具箱中。开发者需要根据具体的应用需求，在自己的代码中设置路径、数据处理参数、模型参数等。如果你打算使用深度学习框架进行行人检测，配置文件可能包括模型架构定义、训练批次大小、学习率等，这些通常位于你实现或采用的检测算法源码中，而不是数据集本身直接提供的。

为了更详细地使用数据集，建议直接阅读README.md文件，那里可能包含更多关于如何准备环境、如何下载和处理数据的具体步骤。此外，关注数据集中提供的样例代码和说明文档是快速上手的关键。

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