无人机视角目标检测数据集

🚁 主流无人机视角目标检测数据集

1. VisDrone 数据集 ⭐⭐⭐⭐⭐（最推荐）

项目	详情
官方地址	https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset
内容	288个视频片段、261,908帧视频、10,209幅静态图像
分辨率	2000×1500像素
检测目标	行人、汽车、公交车、卡车、自行车等10类
特点	不同天气、不同高度、遮挡/截断标注详细
Yolo格式支持	有转换脚本，社区支持完善

使用示例：

git clone https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset.git

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2. UAVDT 数据集

项目	详情
官方地址	https://sites.google.com/view/grli-uavdt/
内容	100个视频序列、8万多帧
检测目标	约2700辆汽车
用途	目标检测和跟踪

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3. 其他专业数据集

数据集	特点	地址
DroneVehicle	天津大学，大型航拍车辆检测数据集	CSDN可获取
UA-DETRAC	24个场景、14万帧、多天气条件	车辆检测
DTU-Drone	丹麦技术大学，701幅4000×3000像素图像	风力涡轮机检测
DroneCrowd	33600幅图像，拥挤人群密度估计	人群计数
PeopleOnGrass	2900幅3840×2160像素图像	人员检测，13,713个目标
Saford Drone	斯坦福校园航拍，60个视频、10类目标	通用场景
DIOR / DOTA	遥感图像，多尺度目标	遥感检测

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📦 可直接使用的YOLO格式数据集

1. CSDN 提供的现成数据集

• 无人机视角目标检测数据集：4,016张训练图 + 1,213张验证图 + 557张测试图，YOLO标注格式
• 无人机视角航空目标检测数据集：1,993张训练图 + 724张验证图 + 376张测试图，飞机/船舶/车辆三类

2. Roboflow Universe

• 网站：https://universe.roboflow.com
• 搜索关键词："drone detection"、"aerial object detection"
• 特点：可直接下载YOLO格式的标注数据

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🤖 YOLO模型资源

1. Ultralytics官方

资源	链接
YOLOv8	https://github.com/ultralytics/ultralytics
YOLOv5	https://github.com/ultralytics/yolov5
预训练权重	官网下载YOLOv5s/m/l、YOLOv8s/m/l/x

2. VisDrone专用训练模型

• YOLOv5s/v8 在VisDrone数据集上训练好的权重
• M2E-YOLOv5s 、EMFE-YOLO 等小目标优化模型
• FGF-YOLO 轻量化模型

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🚀 快速上手

训练YOLOv5（VisDrone数据集）

# 克隆项目
git clone https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset.git

# 使用Ultralytics YOLO训练
yolo train data=VisDrone.yaml model=yolov5s.pt

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💡 使用建议

1. 新手推荐：从VisDrone开始，社区资料最丰富
2. 数据格式：VisDrone原始格式需转换为YOLO格式
3. 模型选择 ：
   • 实时性要求高 → YOLOv5s/v8s
   • 精度优先 → YOLOv8l/v10
4. 小目标检测：使用专门的EMFE-YOLO或改进版YOLOv8

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📌 总结

优先级	数据集	适用场景
⭐⭐⭐⭐⭐	VisDrone	通用目标检测，最推荐
⭐⭐⭐⭐	UAVDT	车辆检测
⭐⭐⭐	无人机视角航空目标检测数据集	飞机/船舶/车辆
⭐⭐⭐	Roboflow Universe	多类别，YOLO格式

以上数据集均为从无人机/高空拍摄的地面目标，符合您的需求。建议从VisDrone开始，这是目前学术界和工业界使用最广泛的无人机视角目标检测数据集。