已将visdrone2019数据集转化好yolo格式

最新推荐文章于 2025-08-26 14:48:15 发布
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#计算机视觉

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【CV数据集】Visdrone2019无人机目标检测数据集（YOLO、VOC、COCO格式）
weixin_44184852的博客
05-01 1152
visdrone2019的Task1是非常通用的目标检测数据集，也是许多人做目标检测论文和项目必然会用到的数据集，我将该数据集进行了处理，将其YOLO、VOC和COCO格式都整理好，通过下载我整理好的数据集和相关文件，可以直接在自己的项目上使用，大大节约数据集预处理的时间。链接: https://pan.baidu.com/s/1GlbUEU7XKtgBkoMa0GkUlg?pwd=8ndf 提取码: 8ndf。通过网盘分享的文件：Visdrone2019.rar。–来自百度网盘超级会员v7的分享。
深度学习目标检测数据VisDrone2019（to yolo / voc / coco）---MMDetection数据篇
热门推荐
qq_41627642的博客
05-11 4万+
1、VisDrone2019数据集介绍 配备摄像头的无人机(或通用无人机)已被快速部署到广泛的应用领域，包括农业、航空摄影、快速交付和监视。因此，从这些平台上收集的视觉数据的自动理解要求越来越高，这使得计算机视觉与无人机的关系越来越密切。我们很高兴为各种重要的计算机视觉任务展示一个大型基准，并仔细注释了地面真相，命名为VisDrone，使视觉与无人机相遇。VisDrone2019数据集由天津大学机器学习和数据挖掘实验室AISKYEYE团队收集。基准数据集包括288个视频片段，由261908帧和10209幅静
基于YOLOv11训练无人机视角Visdrone2019数据集
最新发布
qq_40725313的博客
08-26 1614
VisDrone 数据集 是由中国天津大学机器学习和数据挖掘实验室 AISKYEYE 团队创建的大规模基准。它包含用于与无人机图像和视频分析相关的各种计算机视觉任务的，经过仔细标注的真实数据。VisDrone 由 288 个视频片段（包含 261,908 帧）和 10,209 张静态图像组成，这些数据由各种无人机载摄像头拍摄。该数据集涵盖了广泛的方面，包括地点（中国 14 个不同的城市）、环境（城市和乡村）、物体（行人、车辆、自行车等）和密度（稀疏和拥挤的场景）。
【超详细】基于YOLOv8训练无人机视角Visdrone2019数据集
weixin_45679938的博客
09-22 2万+
VisDrone数据集是由天津大学等团队开源的一个大型无人机视角的数据集，官方提供的数据中训练集是6471、验证集是548、测试集1610张。数据集共提供了以下12个类，分别是：‘忽略区域’, ‘pedestrian’, ‘people’, ‘bicycle’, ‘car’, ‘van’,‘truck’, ‘tricycle’, ‘awning-tricycle’, ‘bus’, ‘motor’, ‘others’，其中忽略区域、others是非有效目标区域，本项目中予以忽略；
保姆级：使用MMDetection训练YOLOX——VisDrone2019数据集coco格式
kuyugoing的博客
12-11 6020
如何使用MMDetection训练YOLOX实现无人机目标检测
VisDrone数据集格式转换为YOLO格式
weixin_46863653的博客
08-20 4068
VisDrone数据集的txt文件的标签内容和yolo的不同，所以需要脚本文件来进行转换。运行后，生成Annotations——YOLO文件。
VisDrone标签转换YOLO
珺毅同学的博客
03-28 316
【代码】VisDrone标签转换YOLO
visdrone-voc格式和yolo格式2种只提供标注xml和txt文件
05-19
这是使用官方visdrone转换的voc格式和yolo格式2种...voc格式数据集和yolo格式已经用yolov5训练过并得到模型测试过，所以转换数据集不存在问题。如果你觉得有问题可以导入百度easydl进行验证或者打开labelImg进行查验。
VisDrone2019-VID-val数据转yolo格式
julinglan7642的博客
02-12 520
visdrone2019-vid数据转yolo格式
VisDrone2019-DET数据集转yolo格式
wukong168的博客
01-26 3962
VisDrone2019-DET数据集为无人机视觉数据集 内部图片为行人与车辆的合集，内部有不少拍摄模糊的照片 对内部文件进行查看，很多小型行人也做了标注，看着密密麻麻的，估计对后续训练应该增加不少难度 大部分数据标注还是比较准确的，有个别行人有漏标注的情况 因为使用中主要是yolo方面的训练，所以对其数据进行转换，另外使用中只需要其带有行人标注的数据集，所以使用代码进行统一处理和筛选，新建train文件夹，拷贝下面代码为py文件后运行（保留第二类和第三类，然后统一更改为自己使用的第一类） import o
visdrone2019数据集转换为yolo格式数据集
02-14
### 将VisDrone2019数据集转换为YOLO格式 为了将VisDrone2019数据集转换成YOLO格式，需遵循特定的结构和标签文件格式。以下是具体方法： #### 数据目录结构调整 首先调整原始VisDrone2019数据集的目录结构至适合...
VisDrone2019-DET-val.zip
12-22
VisDrone2019-DET-val.zip
俯视场景下三轮车目标检测数据集 tricycle_Visdrone2019.rar
05-02
1、俯视场景下三轮车目标检测数据集，用于三轮车检测，标签格式为txt和xml两种。可以用于YOLO三轮车检测 2、一个类别，类别名为 tricycle 3、数据参考和检测结果展示：https://blog.youkuaiyun.com/zhiqingAI/article/details/124230743 4、数量：2270 5、从Visdrones数据集总提取得到
Visdrone2019数据集
weixin_42569775的博客
12-30 1490
生成VOC数据集格式代码。
数据集【NO.7】无人机航拍数据集——VisDrone2019数据集
m0_70388905的博客
07-30 2664
数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集。
提取visdrone2019数据集数据
进击的菜鸟
05-28 4886
这里通过只提取一类跟踪数据集，因此对其更改，如果需要提取多类的直接打开即可 # encoding=utf-8 import os import copy import numpy as np import cv2 # import shutil from collections import defaultdict from tqdm import tqdm # ignored regions (0), # ----------------------1~10类是我们需要检测和跟踪的目标 # pe
Visdrone数据集.txt标签文件转换为yolov5所需.txt文件
lafsca5的博客
04-01 1917
处理办法： 1.将.txt 转为 .xml 2.将.xml 转为 yolov5 所需 .xml 因此需要准备两个转换函数 txt2xml.py """ 该脚本用于visdrone数据处理； 将annatations文件夹中的txt标签文件转换为XML文件； txt标签内容为： <bbox_left>,<bbox_top>,<bbox_width>,<bbox_height>,<score>,<object_category>,<t
VisDrone2019数据集YOLO格式转换成VOC格式
2401_83636575的博客
04-08 977
将图片复制进去之后，就可以运行如下代码，将yolo格式的VisDrone2019数据集中labels下的txt格式的标签转换为xml格式的，这里以VisDrone2019数据集test中的图片为例。将VisDrone2019数据集images/test中的图片复制到VOC-test/JPEGImages，train和val也进行同行的操作。当然也可以将test，train，val中的图片全部复制到VOC/JPEGImages中，一次完成全部的格式转换。2.path，用自己的绝对路径替换代码中的路径。
visdrone2019数据集下载
03-26
### 如何下载 VisDrone2019 数据集 VisDrone2019 是一个广泛用于无人机视角下的目标检测和跟踪的数据集。其官方下载地址为 [http://aiskyeye.com/download/](http://aiskyeye.com/download/) [^1]。然而需要注意的是，该链接可能由于网络原因或其他因素导致访问速度较慢。 如果希望更快获取数据集，可以尝试通过其他渠道寻找资源。许多研究者会在个人博客、GitHub 或论坛上分享已整理好的版本。不过，在使用这些第三方资源时，请务必确认文件的完整性和合法性。 完成下载后，需按照特定结构组织数据集。通常情况下，应在 `datasets` 文件夹下创建名为 `VisDrone2019` 的子目录，并将解压后的四个主要部分放置于此处 [^1]。 对于进一步处理成适合 YOLO、VOC 或 COCO 格式的标注文件，可参考相关工具包文档或教程 [^2]。例如，利用 `VisDrone2018-DET-toolkit-master` 工具包能够实现自动化转换流程 [^3]。 #### 示例代码：验证数据路径 以下是 Python 脚本片段，展示如何检查本地是否存在指定数据集： ```python import os def check_dataset_path(dataset_dir): required_folders = ['VisDrone2019-train', 'VisDrone2019-val', 'VisDrone2019-test-dev'] missing_folders = [] for folder in required_folders: if not os.path.exists(os.path.join(dataset_dir, folder)): missing_folders.append(folder) if missing_folders: print(f"The following folders are missing: {missing_folders}") else: print("All necessary dataset folders exist.") # 替换为你自己的 datasets/VisDrone2019 路径 check_dataset_path('/path/to/datasets/VisDrone2019') ```
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