红外线检测行人数据集

### 红外行人检测数据集

对于红外线检测行人的需求，存在专门为此目的设计的数据集。一个显著的例子是热红外视频基准数据集用于视觉分析[^1]。此数据集不仅提供了丰富的标注信息，还涵盖了多种环境条件下的场景，使得模型训练更加全面。

该数据集特别适用于评估和改进多光谱行人检测算法性能。实验表明，在融合彩色与热成像分支中的中级卷积特征时表现出更好的兼容性：这些特征既保留了一定程度上的语义含义又不丢失所有的精细视觉细节[^2]。因此，基于此类数据集开发的多光谱行人探测器相较于仅依赖于可见光图像的探测器能够实现更多的真阳性检出率，尤其是在光照条件不佳的情况下表现尤为突出；同时还能减少误报情况的发生。

为了进一步推动研究进展并提供统一的标准测试平台，《Multispectral Pedestrian Detection: Benchmark Dataset and Baseline》论文中介绍了一个新的多光谱行人检测基准数据集及其基线方法[^3]。这个新引入的数据集旨在促进不同算法之间的公平比较，并为未来的研究工作设立更高的标准。

import os

def load_infrared_pedestrian_dataset(path_to_dataset):
    """
    加载红外行人检测数据集
    
    参数:
        path_to_dataset (str): 数据集路径
        
    返回:
        list: 图片文件列表
    """
    images = []
    for root, dirs, files in os.walk(path_to_dataset):
        for file in files:
            if file.endswith(".jpg") or file.endswith(".png"):
                images.append(os.path.join(root, file))
                
    return images