Floyd算法求最小环:原理、路径记录与POJ 1734实战
2026/10/15 14:06:14
CODrone无人机数据集 遥感航拍数据集
2025年4月由厦门大学发布的CODrone数据集是一个由无人机设计的目标检测数据集,捕获自五个城市的真实无人机飞行,涵盖了各种城市和工业环境,包括港口和码头。
[1]包含了10004张高分辨率图像,按照5-2-3进行划分。
[2]包含定向边界框和水平边界框两种标注类型,包含12种标注类型(具体可以看图片)。
[3]标注格式为YOLO,拿到数据集后可以直接训练。(水平标注额外提供了VOC格式标注)
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 数据集名称 | CODrone |
| 数据集类型 | 无人机遥感航拍目标检测数据集 |
| 发布机构 | 厦门大学 |
| 发布时间 | 2025年4月 |
| 采集来源 | 五个城市真实无人机飞行捕获 |
| 应用场景 | 城市环境、工业环境、港口、码头等 |
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 图像总数 | 10,004 张 |
| 图像分辨率 | 高分辨率 |
| 数据集划分 | 训练集 : 验证集 : 测试集 = 5 : 2 : 3 |
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 标注类型 | 定向边界框(OBB)+ 水平边界框(HBB) |
| 类别数量 | 12 种 |
| 主标注格式 | YOLO(TXT),拿到即可直接训练 |
| 额外格式 | 水平边界框额外提供 VOC(XML)格式 |
| 序号 | 特点 | 说明 |
|---|---|---|
| 1 | 真实场景采集 | 五个城市真实无人机飞行拍摄,涵盖城市、工业、港口、码头等多类环境 |
| 2 | 双标注体系 | 同时提供定向框(OBB)和水平框(HBB),适配不同检测任务需求 |
| 3 | 开箱即用 | 主标注为 YOLO 格式,下载后可直接用于模型训练 |
| 4 | 多格式兼容 | 水平框额外提供 VOC 格式,方便不同框架使用 |