AI-TOD：空中图像中的微小对象检测——新手入门指南与问题解决方案

AI-TOD：空中图像中的微小对象检测——新手入门指南与问题解决方案

AI-TOD Official code for "Tiny Object Detection in Aerial Images". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-TOD

AI-TOD是一个专为无人机或卫星图像设计的微小对象检测数据集，其旨在解决在航空图像中识别极小目标的挑战。此项目基于Python编程语言，并且利用了诸如MMCV这样的深度学习框架扩展来实现其功能。核心代码库托管在GitHub上，提供了一个全面的工作流程，帮助研究者和开发者构建、训练和评估针对微小物体的检测模型。

新手需要注意的三大问题及解决方案：

1. 环境配置难题

问题描述： 初次使用者可能会遇到环境搭建困难，尤其是安装必要的依赖包和设置正确的Python版本。

解决方案：

• 确保你的系统已安装Python 3.7。
• 使用git clone https://github.com/jwwangchn/AI-TOD.git命令获取项目源码。
• 进入到wwtool目录下，通过git clone https://github.com/jwwangchn/wwtool.git; cd wwtool; python setup.py develop安装定制工具。
• 在项目根目录下的aitodtoolkit内，运行pip install -r requirements.txt以安装所有必需的第三方库。
• 检查Python环境是否正确激活，特别是如果你使用的是虚拟环境。

2. 数据集合成过程复杂

问题描述： 用户可能对如何合并xView训练集与AI-TOD的数据感到困惑。

解决方案：

• 首先下载xView训练集和AI-TOD的部分数据（AI-TOD_wo_xview）。
• 根据提供的文件结构示例，整理这些文件至正确的位置。
• 运行位于generate_aitod_imgs.py的脚本前确保所有前置步骤已完成。执行命令python generate_aitod_imgs.py，这一步骤可能耗时较长。
• 步骤完成后，AI-TOD的完整图像集将出现在指定的aitod文件夹中，可以删除其他非必要的中间文件以节省空间。

3. 模型训练和评估的初步困扰

问题描述： 对于新手来说，理解如何开始模型的训练和评估可能会有难度。

解决方案：

• 训练前，确保你已经按照指导成功生成AI-TOD数据集。
• 查阅项目文档或requirements.txt文件确认是否安装了COCOAPI，这是评估模型性能所必需的。
• 跟随项目文档中的指示进行配置修改，包括数据路径、模型选择等。
• 使用提供的训练脚本启动训练。虽然具体脚本位置未在上述信息中明确指出，通常此类项目的训练脚本会命名为train.py或在特定的训练目录下。
• 为了评估模型，你需要调用COCO风格的评估脚本，通常项目会集成这样的能力，根据项目的指示操作即可完成模型性能的评估。

遵循以上步骤，即使是初学者也能顺利开始使用AI-TOD项目进行微小对象的检测和研究。记得查阅项目文档中的最新信息，因为依赖项和最佳实践可能会随着时间而更新。

AI-TOD Official code for "Tiny Object Detection in Aerial Images". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-TOD