RM雷达站数据集汇总&雷达站开源

一：数据集

1.大疆官方数据集

RoboMaster 目标检测训练（官方数据集）附完整Demo代码_robomaster数据集-优快云博客

官方数据集存在的问题

官方于2019年开源了DJI ROCO目标检测数据集。该数据集具有以下缺陷：
1、数据集均为赛场高清摄像机拍摄，与机器人视角的工业相机拍摄差异较大；
2、模糊图片很多，带来了大量噪声，致使训练中模型无法较好收敛；
3、图片拍摄视角均为俯拍和第三视角；
4、小目标很多。
另外在实验室实际测试中，光线和场景变化都很大。仅使用官方提供的数据训练的模型鲁棒性很差，无法适应实际环境，且较多的小目标极易造成误检，模型检测精度较低。 

2.Damon2019/RM-DATASET (github.com)

3.华农数据集（very good）

SCAU-RM-NAV/RM2023_Radar_Dataset: 该仓库为RM2023雷达站所用到的yolo神经网络训练数据集，包含车和装甲板（上交格式）。同时有yolov5 6.0的训练环境，可以在本地进行训练和测试 (github.com)里面有车和装甲板的大量高质量的数据集。、

4.上交提供了用yolov5-4.0训练完的car的模型。 

Release radar demo_resource v1.0 · COMoER/LCR_sjtu (github.com)

二：雷达站开源

1.上海交通大学交龙战队2021赛季雷达站程序开源COMoER/LCR_sjtu: 上海交通大学云汉交龙战队21赛季雷达站程序开源 (github.com)

上海交大Yolov5模型剪枝 

 SJTU-RoboMaster-Team/yolov5_pruning: YOLOv5模型剪枝 (github.com)

 上海交大代码地址

上海交通大学RoboMaster交龙战队 (github.com)

RoboMaster智能数据集标注工具

xinyang-go/LabelRoboMaster: RoboMaster智能数据集标注工具 (github.com)

2.沈阳航空航天大学T-UP战队2023赛季雷达程序

tup-robomaster/RM_Radar2023: 沈阳航空航天大学TUP战队 2023赛季雷达程序 (github.com)

为沈阳航空航天大学TUP机器人实验室设计的Yolov5 Tensorrt高性能推理加速模块

tup-robomaster/TRTInferenceForYolo at yolov5 (github.com)

3.中国石油大学（华东）RPS战队2023赛季雷达程序

AliceInOcean/RMRPSradar2023: 中国石油大学（华东）雷达站开源 (github.com)

4.华中科技大学狼牙战队在23赛季使用的雷达站代码开源。

HUSTLYRM/HUST_Radar_2023 (github.com)

5.华南理工大学

Courteous121/SRRS (github.com)

6.南京航空航天大学长空御风战队的RoboMaster2022雷达站开源项目。

nuaa-rm/radar_station2022: 南京航空航天大学 长空御风 RoboMatser2022雷达站 (github.com)

7.西交利物浦

YOLO-of-RoboMaster-Keypoints-Detection-2023/README.md at main · zRzRzRzRzRzRzR/YOLO-of-RoboMaster-Keypoints-Detection-2023 (github.com)

三：24赛季开源 

这个赛季开源的几个雷达，都是对规则的极致理解和对规则的极致应用，极大的降低了雷达的成本和提高了雷达的效果。

1.厦门理工

PFA_Vision_Radar: 厦门理工学院单目相机雷达站算法开源

2.辽宁科技

COD-2024简易雷达开源: 本项目是基于RM2024规则框架下的无激光雷达，无相机的纯运算端雷达站开源。 (gitee.com)