无人机 航拍 数据集 坦克

### 无人机航拍坦克数据集

对于无人机航拍下的坦克数据集，存在多个可用的数据源。这些数据集不仅涵盖了不同类型的军事装备，还提供了丰富的标注信息以便于模型训练。

#### 数据集描述

一个显著的例子是由特定实验室构建的坦克数据集[^2]。此数据集专为坦克目标检测设计，特别适用于小目标检测场景，并可以直接应用于YOLO系列算法进行训练。该数据集包含了大量高质量图像以及精确的目标边界框标注，非常适合用于深度学习中的目标检测任务。

另一个值得注意的是包含多种地面车辆在内的综合型航拍数据集[^1]。这个集合内含有约3500张图片，覆盖了五种类别——坦克、汽车、卡车、房屋和个人。每一张图都经过精心挑选并带有VOC格式的标准标签文件，能够很好地满足基于Yolo框架下多分类物体识别的需求。

此外，在某些情况下可能还会遇到专门针对红外波段成像优化过的版本[^3]，虽然主要关注人物与常规交通工具如轿车等对象，但对于特殊环境条件下（比如夜间作战情景）研究军用车辆同样具有参考价值。

为了更具体地了解某个特定数据集中关于坦克的信息量及其质量特征，建议查阅官方文档获取最详尽的第一手资料。

import os
from PIL import Image, ImageDraw
import xml.etree.ElementTree as ET


def visualize_tank_dataset(dataset_path):
    """可视化指定路径下的坦克数据集"""
    
    image_folder = os.path.join(dataset_path, "JPEGImages")
    annotation_folder = os.path.join(dataset_path, "Annotations")

    for filename in os.listdir(image_folder)[:5]:  # 只显示前五个样本
        
        img = Image.open(os.path.join(image_folder, filename))
        
        tree = ET.parse(os.path.join(annotation_folder, f"{filename[:-4]}.xml"))
        root = tree.getroot()
        
        draw = ImageDraw.Draw(img)

        for obj in root.findall('object'):
            name = obj.find('name').text
            
            if name != 'tank':
                continue
                
            bndbox = obj.find('bndbox')
            
            xmin = int(bndbox.find('xmin').text)
            ymin = int(bndbox.find('ymin').text)
            xmax = int(bndbox.find('xmax').text)
            ymax = int(bndbox.find('ymax').text)

            draw.rectangle([xmin, ymin, xmax, ymax], outline="red", width=3)
                
        display(img)


visualize_tank_dataset("/path/to/tank/dataset")  

上述代码片段展示了如何读取和展示来自给定目录中坦克数据集的部分实例，通过加载相应的图像文件及对应的XML标注来绘制出每个坦克的位置矩形框。