Oct, 2018

黑鸟数据集：用于无人机感知在激烈飞行中的大规模数据集

PDF
TL;DR该研究介绍了使用定制四轴飞行器收集的 Blackbird 无人机数据集，用于评估敏捷感知技术，包含 168 次飞行、17 种飞行轨迹、5 种环境、高达 7.0ms^-1 的速度以及 120Hz、100Hz、190Hz 和 360Hz 的多种传感器数据，数据集可用于研究高性能感知算法。
unmanned aerial vehicledatasetflight dataperceptionautonomous drone racing
发现论文，激发创造
  • SynDrone – 城市场景下多模态无人机数据集

    为了解决现有数据集图片数量有限的问题，本文提出了一个包含图像和三维数据的多模态综合数据集，该数据集包含 28 类的像素级标注，并可用于深度网络架构的有效训练，结果表明其在合成数据和实际数据的适应方面具有良好的前景。

    Aug, 2023

  • 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

  • UAVD4L：无人机六自由度定位的大规模数据集

    设计了一个大规模无人机数据集，采用两阶段的 6 自由度定位流程，利用此方法进行可视化定位，并在新数据集上进行了实验证明其有效性。

    Jan, 2024

  • 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

  • UAVid: 一份用于无人机图像语义分割的数据集

    介绍并推广了 UAVid 数据集，即用于语义分割的无人机高分辨率影像数据集。该数据集采用斜视图拍摄，结合侧视和俯视角度，可为对象的识别提供更多信息，并提供了几种深度学习基线方法，其中提出的多尺度扩张网络效果最好。

    Oct, 2018

  • 无人机基准测试：目标检测和跟踪

    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。

    Mar, 2018

  • AirBirds: 一份真实世界机场鸟撞预防的大规模挑战数据集

    本文介绍了一个大规模的数据集 AirBirds，其中包含了 118,312 个时间序列图像，覆盖了 409,967 个飞鸟的边框注释，是首个在真实机场环境中直接收集飞鸟的、用于研究和实践鸟击防护的大规模数据集。

    Apr, 2023

  • 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

  • VBR：罗马视觉基准测试

    本文介绍了一份在罗马收集的视觉和感知研究数据集，包括 RGB 数据、3D 点云、IMU 和 GPS 数据，并引入了一个新的基准用于视觉里程计和 SLAM，以推进自主机器人和计算机视觉的研究。

    Apr, 2024

  • 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