无人机目标检测与跟踪数据集（UAVDT）
概览
UAVDT 是一个专为无人机视角下的目标检测与跟踪设计的大规模且具挑战性的数据集。它旨在推进无人机应用中的三个关键任务：目标检测(DET)、单目标跟踪(SOT)以及多目标跟踪(MOT)。数据集中涵盖了大约8万个标注帧，源于总计10小时的原始视频素材，全面覆盖了无人机技术研究中对于目标识别与追踪的需求。
数据集特点
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大规模与多样性: 包含100个精心挑选的视频序列，这些视频源自无人机在城市不同地点的飞行记录，涵盖广场、主干道、收费站、高速公路、交叉路口和T型路口等多种典型场景。
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高分辨率: 视频素材以30帧/秒的速度录制，图像分辨率统一为1080x540像素，确保了细节的清晰度，适合高质量的分析与模型训练。
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详细手动注释: 针对每一帧内的重要对象（主要为车辆），进行了精确的边界框标注，并额外提供了车辆类别和遮挡程度等关键属性信息，增强了数据的实用性与研究价值。
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专注任务: UAVDT特别针对无人机的特殊视角和环境挑战设计，支持研究人员在特定的无人机应用场景下开发和评估算法性能。
应用领域
该数据集适用于计算机视觉、机器学习以及人工智能领域的研究者和开发者，特别是那些致力于改进或创新无人机在复杂环境中目标检测与跟踪技术的团队。
参考文献
如需引用此数据集，请参考以下作者及论文名称：
杜洋, 齐亚辉, 于洋, 杨凯, 端广杰, 李文刚, 张庆华, 黄强, 谭庆平. 无人驾驶航空器基准测试: 无人机视角下的目标检测与跟踪.
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通过UAVDT数据集的利用，研究者能够深入探索无人机视域下目标处理的复杂性，推动相关技术向前发展。