11首发 | YOLO格式无人机视角障碍物检测数据集6类2000张开箱即用别再自己爬图标数据了专为无人机巡检优化的俯拍视角数据集今天新店开业低价走量如果你是做无人机自主避障、铁路轨道异物检测、安防监控的算法工程师或研究者这个数据集就是为你量身定制的“加速包”。一、数据集核心价值解决俯拍视角的“水土不服”现有的通用数据集如COCO多是水平视角直接用在无人机俯拍场景效果往往大打折扣。这个数据集精准覆盖了无人机巡检的真实痛点真·俯拍视角全部来自无人机UAV真实采集覆盖铁轨、道路、野外等复杂背景不是简单的街景裁剪。6类关键障碍物不仅检测人更聚焦于树枝、油桶、铁杆、巨石等巡检中常见的“麻烦制造者”。开箱即用已按 train/valid/test 划分好YOLO格式直接喂给模型省去你90%的数据处理时间。二、数据集详细档案属性 详情数据量 约 2000 张高清图像类别 树枝(Branch)、桶(Barrel)、油桶(Jerrycan)、铁杆(IronRod)、巨石(Boulder)、行人(Person)标注格式 YOLO标准txt格式每张图对应一个txt标签文件场景 无人机俯拍覆盖铁轨、道路、野外、园区环境 包含不同光照逆光/顺光、天气晴天/阴天条件目录结构 已按 images/ 和 labels/ 组织并划分好训练集、验证集、测试集数据样例预览建议此处插入2-3张带检测框的效果图展示不同场景图注俯拍视角下的铁轨旁油桶检测、道路上的行人树枝检测三、它能用在哪儿不仅仅是跑通Demo这不仅仅是一个练手数据集更是工程落地的基石 无人机自主巡检电力巡检中识别线路下的树枝侵限铁路巡检中检测轨道上的巨石、油桶。️ 安防与周界防护识别禁区内的行人闯入或遗留的可疑物品如油桶。 自动驾驶仿真作为高空视角的辅助感知数据模拟“上帝视角”的路况。 科研与教学完美的YOLOv8/v9/v10/v11训练素材直接验证小目标检测算法。四、为什么值得入手新店福利• 高质量标注每张图都经过人工核验边界框精准拒绝“自动生成”的噪声数据。• 场景稀缺性市面上专注于“无人机障碍物”的标注数据集非常稀缺特别是铁杆、油桶这类细长/小目标。• 开业特惠新店开业前50名购买者享受超低尝鲜价原价XX元现仅需XX元并附赠YOLOv8训练配置文件示例。五、获取方式 限时福利第一步关注本公众号后台回复关键词 【无人机数据】获取数据集样本5张图标签及详细目录结构预览。第二步添加客服微信 【请在此处填写你的微信号】备注“无人机数据集”即可获取购买链接。前50名添加者额外赠送《YOLOv8无人机视角训练调参指南》PDF一份。⚠️ 版权说明本数据集仅供学习与研究使用禁止用于任何商业竞赛或二次分发售卖。最终解释权归本公众号所有。 互动话题你目前在用哪个无人机数据集在俯拍小目标检测中遇到的最大难点是什么评论区留言抽3位幸运读者送数据集50元优惠券无人机 #目标检测 #YOLO #数据集 #计算机视觉 #人工智能11111YOLO格式无人机视角障碍物目标检测数据集完整教程全套代码严格按照你要求的流程环境准备 → 数据集准备 → 格式转换 → 配置文件 → 模型训练 → 推理 → 评估全套可直接复制运行、可直接发博客/毕设/项目文档一、数据集信息表项目内容数据集名称无人机视角障碍物目标检测数据集总数量约 2000 张数据视角无人机俯拍视角标注格式YOLO TXT 标准格式类别数量6 类数据集划分train / valid / test 已分好目录结构images labels应用场景无人机避障、铁路异物检测、安防监控二、类别对照表ID英文标签中文标签0Branch树枝1Barrel桶2Jerrycan油桶3IronRod铁杆4Boulder巨石5Person行人三、环境准备一键复制conda create-nuav_obstaclepython3.9conda activate uav_obstacle pipinstalltorch1.9.0cu111torchvision0.10.0cu111-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pipinstallultralytics opencv-python pyqt5 numpy pillow tqdm四、数据集结构已按YOLO整理好uav_obstacle/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── valid/ │ └── test/ ├── labels/ │ ├── train/ │ ├── valid/ │ └── test/五、数据集配置文件 obstacle.yamltrain:./uav_obstacle/images/trainval:./uav_obstacle/images/validtest:./uav_obstacle/images/testnc:6names:0:Branch1:Barrel2:Jerrycan3:IronRod4:Boulder5:Person六、VOC XML → YOLO 格式转换代码备用voc2yolo.pyimportosimportxml.etree.ElementTreeasETimportcv2 classes[Branch,Barrel,Jerrycan,IronRod,Boulder,Person]defconvert_xml_to_yolo(xml_path,save_path,img_w,img_h):treeET.parse(xml_path)roottree.getroot()out[]forobjinroot.findall(object):clsobj.find(name).textifclsnotinclasses:continuecls_idclasses.index(cls)bndboxobj.find(bndbox)xminfloat(bndbox.find(xmin).text)yminfloat(bndbox.find(ymin).text)xmaxfloat(bndbox.find(xmax).text)ymaxfloat(bndbox.find(ymax).text)cx(xminxmax)/2.0/img_w cy(yminymax)/2.0/img_h w(xmax-xmin)/img_w h(ymax-ymin)/img_h out.append(f{cls_id}{cx:.6f}{cy:.6f}{w:.6f}{h:.6f})withopen(save_path,w)asf:f.write(\n.join(out))if__name____main__:xml_dirAnnotationsimg_dirJPEGImagessave_dirlabels/trainos.makedirs(save_dir,exist_okTrue)forxmlinos.listdir(xml_dir):imgcv2.imread(os.path.join(img_dir,xml[:-4].jpg))h,wimg.shape[:2]convert_xml_to_yolo(os.path.join(xml_dir,xml),os.path.join(save_dir,xml[:-4].txt),w,h)print(✅ 格式转换完成)七、模型训练代码 train.pyfromultralyticsimportYOLOimporttorchdeftrain():device0iftorch.cuda.is_available()elsecpumodelYOLO(yolov8s.pt)model.train(dataobstacle.yaml,epochs100,batch16,imgsz640,devicedevice,workers4,projectuav_obstacle_result,nameyolov8_obstacle,patience15,optimizerAdamW,lr00.001,augmentTrue,plotsTrue)if__name____main__:train()八、模型推理代码 predict.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2classObstacleDetector:def__init__(self,model_path,conf0.25,iou0.45):self.modelYOLO(model_path)self.confconf self.iouioudefdetect_image(self,img_path):resultsself.model.predict(sourceimg_path,confself.conf,iouself.iou,saveFalse)returnresults[0].plot(),results[0].boxesdefdetect_video(self,video_path):capcv2.VideoCapture(video_path)whilecap.isOpened():ret,framecap.read()ifnotret:breakresself.model(frame,confself.conf)cv2.imshow(无人机障碍物检测,res[0].plot())ifcv2.waitKey(1)0xFFord(q):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()if__name____main__:detObstacleDetector(best.pt)det.detect_image(test.jpg)九、模型评估代码 val.pyfromultralyticsimportYOLO modelYOLO(uav_obstacle_result/yolov8_obstacle/weights/best.pt)metricsmodel.val(dataobstacle.yaml,imgsz640,batch16,conf0.001,iou0.6,plotsTrue)print(*50)print(mAP0.5:,metrics.box.map50)print(mAP0.5-0.95:,metrics.box.map)print(Precision:,metrics.box.precision.mean())print(Recall:,metrics.box.recall.mean())print(*50)我可以一次性全部给你
YOLO格式无人机视角障碍物检测数据集 无人机铁轨轨道铁路障碍物检测数据集的训练及应用
11首发 | YOLO格式无人机视角障碍物检测数据集6类2000张开箱即用别再自己爬图标数据了专为无人机巡检优化的俯拍视角数据集今天新店开业低价走量如果你是做无人机自主避障、铁路轨道异物检测、安防监控的算法工程师或研究者这个数据集就是为你量身定制的“加速包”。一、数据集核心价值解决俯拍视角的“水土不服”现有的通用数据集如COCO多是水平视角直接用在无人机俯拍场景效果往往大打折扣。这个数据集精准覆盖了无人机巡检的真实痛点真·俯拍视角全部来自无人机UAV真实采集覆盖铁轨、道路、野外等复杂背景不是简单的街景裁剪。6类关键障碍物不仅检测人更聚焦于树枝、油桶、铁杆、巨石等巡检中常见的“麻烦制造者”。开箱即用已按 train/valid/test 划分好YOLO格式直接喂给模型省去你90%的数据处理时间。二、数据集详细档案属性 详情数据量 约 2000 张高清图像类别 树枝(Branch)、桶(Barrel)、油桶(Jerrycan)、铁杆(IronRod)、巨石(Boulder)、行人(Person)标注格式 YOLO标准txt格式每张图对应一个txt标签文件场景 无人机俯拍覆盖铁轨、道路、野外、园区环境 包含不同光照逆光/顺光、天气晴天/阴天条件目录结构 已按 images/ 和 labels/ 组织并划分好训练集、验证集、测试集数据样例预览建议此处插入2-3张带检测框的效果图展示不同场景图注俯拍视角下的铁轨旁油桶检测、道路上的行人树枝检测三、它能用在哪儿不仅仅是跑通Demo这不仅仅是一个练手数据集更是工程落地的基石 无人机自主巡检电力巡检中识别线路下的树枝侵限铁路巡检中检测轨道上的巨石、油桶。️ 安防与周界防护识别禁区内的行人闯入或遗留的可疑物品如油桶。 自动驾驶仿真作为高空视角的辅助感知数据模拟“上帝视角”的路况。 科研与教学完美的YOLOv8/v9/v10/v11训练素材直接验证小目标检测算法。四、为什么值得入手新店福利• 高质量标注每张图都经过人工核验边界框精准拒绝“自动生成”的噪声数据。• 场景稀缺性市面上专注于“无人机障碍物”的标注数据集非常稀缺特别是铁杆、油桶这类细长/小目标。• 开业特惠新店开业前50名购买者享受超低尝鲜价原价XX元现仅需XX元并附赠YOLOv8训练配置文件示例。五、获取方式 限时福利第一步关注本公众号后台回复关键词 【无人机数据】获取数据集样本5张图标签及详细目录结构预览。第二步添加客服微信 【请在此处填写你的微信号】备注“无人机数据集”即可获取购买链接。前50名添加者额外赠送《YOLOv8无人机视角训练调参指南》PDF一份。⚠️ 版权说明本数据集仅供学习与研究使用禁止用于任何商业竞赛或二次分发售卖。最终解释权归本公众号所有。 互动话题你目前在用哪个无人机数据集在俯拍小目标检测中遇到的最大难点是什么评论区留言抽3位幸运读者送数据集50元优惠券无人机 #目标检测 #YOLO #数据集 #计算机视觉 #人工智能11111YOLO格式无人机视角障碍物目标检测数据集完整教程全套代码严格按照你要求的流程环境准备 → 数据集准备 → 格式转换 → 配置文件 → 模型训练 → 推理 → 评估全套可直接复制运行、可直接发博客/毕设/项目文档一、数据集信息表项目内容数据集名称无人机视角障碍物目标检测数据集总数量约 2000 张数据视角无人机俯拍视角标注格式YOLO TXT 标准格式类别数量6 类数据集划分train / valid / test 已分好目录结构images labels应用场景无人机避障、铁路异物检测、安防监控二、类别对照表ID英文标签中文标签0Branch树枝1Barrel桶2Jerrycan油桶3IronRod铁杆4Boulder巨石5Person行人三、环境准备一键复制conda create-nuav_obstaclepython3.9conda activate uav_obstacle pipinstalltorch1.9.0cu111torchvision0.10.0cu111-fhttps://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pipinstallultralytics opencv-python pyqt5 numpy pillow tqdm四、数据集结构已按YOLO整理好uav_obstacle/ ├── images/ │ ├── train/ │ ├── valid/ │ └── test/ ├── labels/ │ ├── train/ │ ├── valid/ │ └── test/五、数据集配置文件 obstacle.yamltrain:./uav_obstacle/images/trainval:./uav_obstacle/images/validtest:./uav_obstacle/images/testnc:6names:0:Branch1:Barrel2:Jerrycan3:IronRod4:Boulder5:Person六、VOC XML → YOLO 格式转换代码备用voc2yolo.pyimportosimportxml.etree.ElementTreeasETimportcv2 classes[Branch,Barrel,Jerrycan,IronRod,Boulder,Person]defconvert_xml_to_yolo(xml_path,save_path,img_w,img_h):treeET.parse(xml_path)roottree.getroot()out[]forobjinroot.findall(object):clsobj.find(name).textifclsnotinclasses:continuecls_idclasses.index(cls)bndboxobj.find(bndbox)xminfloat(bndbox.find(xmin).text)yminfloat(bndbox.find(ymin).text)xmaxfloat(bndbox.find(xmax).text)ymaxfloat(bndbox.find(ymax).text)cx(xminxmax)/2.0/img_w cy(yminymax)/2.0/img_h w(xmax-xmin)/img_w h(ymax-ymin)/img_h out.append(f{cls_id}{cx:.6f}{cy:.6f}{w:.6f}{h:.6f})withopen(save_path,w)asf:f.write(\n.join(out))if__name____main__:xml_dirAnnotationsimg_dirJPEGImagessave_dirlabels/trainos.makedirs(save_dir,exist_okTrue)forxmlinos.listdir(xml_dir):imgcv2.imread(os.path.join(img_dir,xml[:-4].jpg))h,wimg.shape[:2]convert_xml_to_yolo(os.path.join(xml_dir,xml),os.path.join(save_dir,xml[:-4].txt),w,h)print(✅ 格式转换完成)七、模型训练代码 train.pyfromultralyticsimportYOLOimporttorchdeftrain():device0iftorch.cuda.is_available()elsecpumodelYOLO(yolov8s.pt)model.train(dataobstacle.yaml,epochs100,batch16,imgsz640,devicedevice,workers4,projectuav_obstacle_result,nameyolov8_obstacle,patience15,optimizerAdamW,lr00.001,augmentTrue,plotsTrue)if__name____main__:train()八、模型推理代码 predict.pyfromultralyticsimportYOLOimportcv2classObstacleDetector:def__init__(self,model_path,conf0.25,iou0.45):self.modelYOLO(model_path)self.confconf self.iouioudefdetect_image(self,img_path):resultsself.model.predict(sourceimg_path,confself.conf,iouself.iou,saveFalse)returnresults[0].plot(),results[0].boxesdefdetect_video(self,video_path):capcv2.VideoCapture(video_path)whilecap.isOpened():ret,framecap.read()ifnotret:breakresself.model(frame,confself.conf)cv2.imshow(无人机障碍物检测,res[0].plot())ifcv2.waitKey(1)0xFFord(q):breakcap.release()cv2.destroyAllWindows()if__name____main__:detObstacleDetector(best.pt)det.detect_image(test.jpg)九、模型评估代码 val.pyfromultralyticsimportYOLO modelYOLO(uav_obstacle_result/yolov8_obstacle/weights/best.pt)metricsmodel.val(dataobstacle.yaml,imgsz640,batch16,conf0.001,iou0.6,plotsTrue)print(*50)print(mAP0.5:,metrics.box.map50)print(mAP0.5-0.95:,metrics.box.map)print(Precision:,metrics.box.precision.mean())print(Recall:,metrics.box.recall.mean())print(*50)我可以一次性全部给你
