Jun, 2023

AVOIDDS: 基于飞机视觉的入侵者检测数据集与模拟器

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TL;DR本文介绍了 AVOIDDS，这是一个逼真的目标检测基准测试，包含了 72000 个逼真的图片数据集，以及相应的模型评估接口和整个仿真问题的解决方案，在安全关键应用中，这样的基准测试将有助于设计稳健的机器学习系统。
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发现论文，激发创造
  • EVD4UAV: 无人机避开车辆检测的高度敏感基准

    本研究提出了一种新的数据集 EVD4UAV，用于高度敏感的无人机中对车辆进行检测，包含多样的高度、车辆属性和详细的标注信息，并实施了基于白盒和黑盒的补丁攻击方法来攻击三种典型的深度神经网络目标检测器，实验结果表明这些攻击方法无法实现稳定的高度无关的攻击性能。

    Mar, 2024

  • DAIR-V2X: 用于车路协作三维物体检测的大规模数据集

    发布了第一个用于车路协同自动驾驶的真实场景多模态多视角数据集 DAIR-V2X，其中包括 71254 帧 LiDAR 和摄像头帧，是解决车路协同 3D 物体检测问题的一个基准，并提出了延迟融合框架 TCLF。

    Apr, 2022

  • A*3D 数据集：面向复杂环境的自动驾驶

    本文介绍了一份新的挑战性 A*3D 数据集，以满足自动驾驶研究任务在高度多样化的环境中的需求，并采用基于 RGB 图像和 LiDAR 数据的丰富多样的场景、时间和天气情况，其中包括重度遮挡和大量的夜间框架，共包含 39K 帧、7 个类别和 230K 个 3D 对象注释。对 A*3D 数据集进行广泛的 3D 对象检测基准评估，对高密度、白天 / 黑夜等各种属性给出了有趣的见解。

    Sep, 2019

  • 使用航空影像技术进行真实世界场景下的大规模汽车检测数据集 EAGLE

    EAGLE 是一种大规模的数据集，用于航空图像中多类车辆的检测，并包含了各种各样的真实世界情况，由定向边界框定义并注释，支持研究雾霾和阴影去除以及超分辨率和修补应用。

    Jul, 2020

  • SimuShips -- 一份高分辨率的模拟船只检测数据集，具备精确标注

    本文介绍了一种名为 SimuShips 的用于海上环境的基于模拟的数据集，其中包含各种类型的障碍物，经过了多种气象和照明条件的处理，并通过边界框的形式提供了注释。同时，我们使用 YOLOv5 进行实验，并发现将真实图像与模拟图像相结合可以提高所有类别的召回率。

    Sep, 2022

  • 无人机深度和障碍物分割数据集 DDOS

    为了解决真实世界航空数据集的稀缺性问题，以及针对薄物体在航空视图中的检测和分割带来的关键问题，我们提出了一个新颖的合成数据集，专为航空视图中的深度和语义分割任务而设计。利用照片逼真的渲染技术，我们的数据集为使用合成监督训练方案训练模型提供了宝贵的资源，同时引入了新的针对航空深度准确性的无人机特定度量标准。

    Dec, 2023

  • 基于视觉的着陆数据集 -- 用于着陆接近跑道检测

    介绍了一个高质量的航空景象数据集，其中包括大量的合成图像和手动标注的真实着陆图像，以应对自主降落系统中数据不足和缺乏开源数据集的问题并支持跑道检测等任务。

    Apr, 2023

  • 用于开发和基准测试主动视觉的数据集

    该论文使用真实影像，聚焦日常室内环境下机器人视觉任务的模拟，构建新的公共数据集。该数据集可用于机器人视觉任务中的物体检测、主动视觉模拟和基于深度学习的强化学习下的下一步动作预测。在使用数据集的过程中，作者发现现有物体检测研究最大的问题是机器人视角对物体尺度，遮挡和方向的影响。

    Feb, 2017

  • 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

  • VISION 数据集：基于视觉的工业检测基准测试

    通过引入 VISION 数据集，我们希望为实现基于视觉的工业检测的进一步提高带来新的挑战和方法。

    Jun, 2023