Mar, 2018

无人机基准测试：目标检测和跟踪

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TL;DR本文着重于构建一个针对复杂场景的无人机基准测试数据集，并对基准测试集中的物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪进行了详细的定量分析，实验结果表明目前最先进的方法在这个数据集上的表现相对较差，给出了这一问题的多方面解决方案。
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发现论文，激发创造
  • SeaDronesSee：开放水域人类检测的海上基准

    本文介绍了一个旨在填补从陆基视觉系统到海基系统的差距的大规模视觉目标检测和跟踪基准（SeaDronesSee），我们从各种高度和视角，提供海拔，视角和其他元数据等相关信息，收集和注释了超过 54,000 帧，包括 400,000 个实例，并在此基础上评估了多个最先进的计算机视觉算法。

    May, 2021

  • 反无人机：一种大型多模式无人机跟踪基准测试

    提供一个包含超过 580k 个边界框的数据集，命名为 Anti-UAV，可用于研究无人机（UAV）的跟踪任务及其性能，文中还提出了双流语义一致性（DFSC）的方法，可以通过视频序列中的语义流提高跟踪器的性能。

    Jan, 2021

  • 证据探测和跟踪协作：强韧反无人机系统的新问题、基准和算法

    本文提出一个新的反无人机问题，即在没有无人机先前信息的复杂环境中感知无人机，为此我们提出了最大的无人机数据集 AntiUAV600 和新的评估指标，并开发了一种新颖的反无人机方法来解决该问题。

    Jun, 2023

  • 无人机遇见检测与跟踪挑战

    本文介绍了一个被称作 VisDrone 的大规模数据集并探讨了无人机平台上的目标检测与跟踪算法。

    Jan, 2020

  • 视觉与无人机：一项挑战

    本篇论文介绍了一个名为 VisDrone2018 的大规模视觉对象检测和跟踪基准，目的在于推进基于无人机平台上的视觉理解任务，其包含了 14 个不同城市的各种城市 / 郊区地区的图像和视频序列，并提供了丰富的标注，如物体边界框的位置，物体类别，遮挡，截断比等，是迄今为止发表的最大的数据集之一，可广泛评估并研究在无人机平台上的视觉分析技术。

    Apr, 2018

  • UAV-Human: 一项利用无人机进行人类行为理解的大型基准测试

    本文介绍一种新的基于无人机的人类行为理解基准测试方法 (UAVHuman)，其中包含超过 67000 多模态视频序列和 119 个被试进行动作识别、22476 帧进行姿态估计、41290 帧和 1144 个身份进行人员重识别，以及 22263 帧进行属性识别。并且我们提出了一种鱼眼视频驱动的动作识别方法，通过学习受平面 RGB 视频引导的无界变换来减轻鱼眼视频中的失真。

    Apr, 2021

  • MOR-UAV: 一份用于 UAV 视频中移动物体识别的基准数据集与基线模型

    介绍了 MOR-UAV 数据集和 MOR-UAVNet 框架，该框架可以实现对 UAV 视频中的移动物体进行识别、分类和定位，无需预定义目标初始化，并针对 MOR-UAV 数据集进行了定量和定性实验。

    Aug, 2020

  • 确保无人机安全：基于视觉信息的实时碰撞避免框架，通过目标检测、跟踪和距离估计

    使用光学传感器进行无人机的检测、跟踪和距离估计，通过深度学习框架、目标检测模块、跟踪模块和深度估计模块实现全自主飞行和高级空中流动的无人机。

    May, 2024

  • 一种基于深度乏味还原方法的无人机鲁棒目标检测探究

    本文提出了一种利用元数据和相关无人机图像来学习领域鲁棒特征的对抗训练框架 —— 干扰解缠特征转换（NDFT）算法，以解决无人机图像中目标检测的具体挑战问题，实现了在两个现有基于无人机的目标检测基准测试上的最新性能。

    Aug, 2019

  • AU-AIR：低空交通监控多模式无人机数据集

    本文提出了一种多用途的多模态传感器航空数据集（AU-AIR）, 旨在弥合计算机视觉和机器人学之间的差距，并通过多种类型的记录数据进行真实环境的移动物体检测训练和测试，包括自带计算机的无人机。

    Jan, 2020