无人机目标检测

1. 数据集准备：

（1）VisDrone2019数据集(行人、人、汽车、面包车、巴士、卡车、摩托车、自行车、遮阳篷三轮车和三轮车）---10类 (276条消息) 深度学习目标检测数据VisDrone2019（to yolo / voc / coco）---MMDetection数据篇_qq_41627642的博客-优快云博客

（2）NWPU VHR-10（飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计 ）---10 个类

（3）DOTA数据集DOTA (captain-whu.github.io)

DOTA-v2.0收集了更多的谷歌地球、GF-2卫星和航空图像。DOTA-v2.0中有18个常见类别、11268个图像和1793658个实例。与DOTA-v1.5相比，它进一步增加了“机场”和“直升机停机坪”的新类别。11268张DOTA图像被分为训练、验证、测试开发和测试挑战集。为了避免过度拟合的问题，训练和验证集的比例小于测试集。此外，我们有两个测试集，即测试开发和测试挑战。培训包含1830张图片和268627个实例。验证包含593个图像和81048个实例。我们发布了训练和验证集的图像和地面真相。测试开发包含2792个映像和353346个实例。我们公布了图像，但没有公布真相。测试挑战包含6053个图像和1090637个实例。测试挑战的图像和地面真相仅在挑战期间可用。