1.无人机

我最近在做无人机目标检测和识别的内容，除了自己手动标注之外，最好有其他的一些数据集，所以我搜集了一些资料。

UAV-VeID是基于无人机视频构建的车辆重识别数据集 项目组在原始视频中挑选了80个视频序列用以构建UAV-VeID数据集。项目组从收集的无人机视频中对车辆ID进行了人工标注。首先，对视频进行每秒一帧采样作为关键帧。在关键帧中进一步标注车辆检测框和ID信息。为完成车辆标注工作，项目组邀请了6位数据标注人员。整个数据标注过程耗时大约1000个工时，最终得到了包含41917个车辆边界框和4601个车辆ID的图片数据集。每个车辆ID至少有两个边界框标注，大多数车辆ID都有3个以上不同视角下的图像。

VisDrone 2019 “VisDrone2019 数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的 AISKYEYE 团队收集。基准数据集由 288 个视频片段组成，由 261,908 帧和 10,209 张静态图像组成，由各种无人机摄像机拍摄，涵盖 广泛的方面，包括位置（取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市）、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）。 Visdrone_DET 是图像挑战中的对象检测。 该任务旨在从无人机拍摄的单个图像中检测预定义类别的对象（例如，汽车和行人）。” ‌​‌‌​​​​‌​​​‌‌‌‌‌​​‌‌​‌​‌​​‌​​​‌‌​‌‌‌​‌‌‌​​‌‌‌‌​‌​​​‌​‌‌‌​​‌‌‌‌​‌​‌‌​​‌‌‌​​‌‌‌‌​‌​​‌‌‌​‌

参考文章:
【1】.VisDrone 数据集 VisDrone 数据集是由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的 AISKYEYE 团队创建的一个大型基准。它包含经过仔细注释的地面真实数据，用于与基于无人机的图像和视频分析相关的各种计算机视觉任务。
【2】.无人机航拍数据集整理 1.VisDrone；2.DOTA；3.UCAS-AOD；4.UAVDT；5.UAV123；6.CARPK；7.AU-Air；8.ERA；9.VEDAI；10.ITCVD；11.DLR3kVehicle；12.OIRDS；13.NWPU；14.DIOR；
【3】.无人机视角的这10个数据集，千万不要错过！ 1.Highway Drone Dataset；2.Okutama-Action；3.small aircraft target detection；4.AU-AIR；5.Stanford Drone；6.CADP；7.ERA；8.UAV-GESTURE；9.University-1652；10.UAV123；
【4】.开源共享 | Top10! 无人机探测、跟踪、视觉与识别十大开源数据集 1.雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集；2.LSS-FMCWR-1.0：多波段FMCW雷达低慢小探测数据集；3.DroneRF 数据集：用于基于 RF 的检测、分类和识别的无人机数据集；4.复杂背景下红外弱小运动目标检测数据集；5.地面/空中背景下小型飞机目标红外探测和跟踪数据集；6.基于视觉的无人机数据集；7.无人机检测数据集（Drone-detection-dataset）；8.Drone-vs-Bird数据集；9.Flight Dynamics-Based Recovery of a UAV Trajectory Using Ground Cameras；10.Drone Dataset (UAV)；
【5】.【超详细】基于YOLOv8训练无人机视角Visdrone2019数据集 这里提供了可供训练的直接的yolo数据格式。目录：1.Visdrone2019数据集介绍；2.下载、制作YOLO格式训练集；3.模型训练及预测；4.Onnxruntime推理。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。
【6】.无人机如何自主侦察？UEAVAD：基于视觉的无人机主动目标探测与导航数据集 这是一篇论文，对我目前的项目没有什么帮助。
【7】.无人机视角公开数据集下载
【8】.YOLO训练智慧工地工程车装备车辆数据集（无人机，高空视角下）
【9】.[C4AI_2022]基于飞桨的无人机智能工地安全监管系统 这是一篇项目文档，提供了：1.安全帽数据集；2.高空作业安全带数据集；3.口罩数据集。
【10】.高空无人机多模态目标跟踪数据集 该数据集由搭载混合传感器的无人机在500米高空拍摄的可见光与红外多模态视频构成，主要包含150对可见光和红外视频对，总计超过12,000帧对。数据集包含货车、行人等9种目标类别，涵盖了多种场景（如城市、郊区、湖边、工地、高架桥、篮球场、草坪、塑胶跑道、小区、广场、街道等）和光照条件（白天、黑夜、雾天、晴天等），显著增加了数据集的多样性和挑战性。
【11】.VisDrone数据集格式转换为YOLO格式 这里提供了一个转化代码，从VisDrone格式转为yolo格式，其实就是从 coco 数据集格式，转为 yolo 格式。
【12】.Visdrone2019数据集 1.数据集转换成xml；2.生成VOC数据集格式代码；3.此处去除忽略区域；
【13】.无人机视角的这10个数据集，千万不要错过！ 1.目标检测：Highway Drone Dataset、Okutama-Action、small aircraft target detection、AU-AIR、Stanford Drone。2.视频分析：CADP、ERA。3.无人机控制：UAV-GESTURE。4.目标定位：University-1652。5.目标追踪：UAV123、

2.安全帽

参考文章：
【1】.安全帽佩戴检测数据集

3.口罩

参考文章：
【1】.virus-mask-dataset