小物体目标检测数据集.rar

背景描述 从Internet（例如YouTube或Google）上的图像/视频收集的四个小物体数据集，包括4种类型的图像，可用于小物体目标检测的研究。 数据说明 数据集包含四类： fly：飞行数据集，包含600个视频帧，平均每帧86±39个物体（648×72 @ 30 fps）。 32张图像用于训练（1：6：187），50张图像用于测试（301：6：600）。 honeybee：蜜蜂数据集，包含118张图像，每张图像平均有28±6个蜜蜂（640×480）。 数据集被平均分配用于训练和测试集。 仅前32张图像用于训练。 seagull：海鸥数据集，包含三个高分辨率图像（624×964），每个图像平均有866±107个海鸥。 第一张图片用于训练，其余图片用于测试。 fish：鱼数据集，包含387帧视频数据，平均每帧56±9条鱼（300×410 @ 30 fps）。 32张图像进行训练（1：3：94），65张图像进行测试（193：3：387）。