yolov8行人目标检测数据集
时间: 2025-01-08 22:18:49 浏览: 2
### 适用于YOLOv8行人目标检测的数据集
对于行人目标检测任务,多个公开数据集能够满足需求并兼容YOLOv8所使用的标注格式[^3]。以下是几个推荐的数据集:
#### 1. Cityscapes 数据集
Cityscapes 是一个广泛用于城市环境中视觉理解的大规模高质量数据集。该数据集中包含了来自50个不同城市的街景图像,并提供了详细的像素级语义分割标签以及实例级别的对象边界框标记。
#### 2. Caltech Pedestrian Detection Benchmark (Caltech-USA)
这个数据集由加州理工学院创建,专注于行人检测研究。它拥有超过25万帧视频片段中的约35,000名行人注解,在复杂背景下具有挑战性的样本非常适合训练和评估行人检测器性能。
#### 3. ETHZ Dataset (ETH Zurich)
ETHZ 提供了一系列适合于户外场景下移动平台感知的研究资源,其中包括两个主要的子集合:Crowd 和 Crossing。前者记录了拥挤区域内的活动情况;后者则捕捉到了横穿马路的人群行为模式。
#### 4. PASCAL VOC 2012
尽管PascalVOC不是专门为行人设计的数据集,但它确实包含了大量的行人类别图片及其对应的矩形框位置信息。由于其多样化的背景设置,因此也被视为一种有效的补充材料来增加模型泛化能力。
为了确保这些数据集能顺利应用于YOLOv8框架内,建议按照`<object-class-id> <x_center> <y_center> <width> <height>`这样的相对坐标形式准备相应的`.txt`文件作为每张图片对应的真实值描述文档。
```bash
# 下载命令示例(以Cityscapes为例)
wget https://www.cityscapes-dataset.com/file-handling/
```
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