小目标检测数据集

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所属分类：综合数据标签：（无）

来源： Moonapi

更新时间： 2024-05-06 最新数据时间：自动更新

数据集简介：

从Internet（例如YouTube或Google）上的图像/视频收集的四个小物体数据集，包括4种类型的图像，可用于小物体目标检测的研究。数据集包含四类：fly：飞行数据集，包含600个视频帧，平均每帧86±39个物体（648×72 @ 30 fps）。 32张图像用于训练（1：6：187），50张图像用于测试（301：6：600）。honeybee：蜜蜂数据集，包含118张图像，每张图像平均有

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小目标检测数据集简介

从Internet（例如YouTube或Google）上的图像/视频收集的四个小物体数据集，包括4种类型的图像，可用于小物体目标检测的研究。

数据集包含四类：

fly：飞行数据集，包含600个视频帧，平均每帧86±39个物体（648×72 @ 30 fps）。 32张图像用于训练（1：6：187），50张图像用于测试（301：6：600）。

honeybee：蜜蜂数据集，包含118张图像，每张图像平均有28±6个蜜蜂（640×480）。数据集被平均分配用于训练和测试集。仅前32张图像用于训练。

seagull：海鸥数据集，包含三个高分辨率图像（624×964），每个图像平均有866±107个海鸥。第一张图片用于训练，其余图片用于测试。

fish：鱼数据集，包含387帧视频数据，平均每帧56±9条鱼（300×410 @ 30 fps）。 32张图像进行训练（1：3：94），65张图像进行测试（193：3：387）。

If you use this dataset please cite:

Small Instance Detection by Integer Programming on Object Density Maps.

Zheng Ma,Lei Yu, and Antoni B. Chan,

In:IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR),Boston,Jun 2015. [extended abstract]

小目标检测是目标检测落地应用中非常棘手的问题，比如经常在遥感/无人机目标检测、人脸检测应用中出现。小目标检测（Small/Tiny Object Detection）概念很好理解，定性分析简单来说就是：相对于图像占比很小的物体，下图直观介绍：到底占比多少呢？尺寸有多大呢？定量分析，

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