论文地址：http://arxiv.org/pdf/2001.11737v2.pdf 代码：https://bozcani.github.io/auairdataset. 来源：奥胡斯大学 论文名称：AU-AIR: A Multi-modal Unmanned Aerial Vehicle Dataset for Low AltitudeTraffic Surveillance 原文作者：Ilker Bozcan,Erdal Kayacan
装有摄像头的无人机具有捕获空中图像(鸟瞰图)的优势。由于空中图像数据的可用性和目标检测算法的新进展，使得计算机视觉界将注意力集中到航摄图像上的目标检测任务。但是在现有的带有目标标注的可视化的空中数据集中，无人机仅仅被用作飞行摄像机，丢弃了关于飞行的相关数据类型(例如，时间、位置、内部传感器)。在本文中，提出了一个多用途空中数据集(AU-AIR)，它具有多模态传感器数据，即视觉、时间、位置、海拔、IMU、速度等，这些数据采集于真实的外环境中。AU-AIR数据集包含原始数据，可用于从录制的RGB视频中提取帧。此外，在目标检测任务的背景下，我们强调了自然图像和航摄图像之间的差异。我们在AU-AIR数据集上对可移动物体探测器(包括YOLOv3-Tiny和MobileNetv2-SSDLite)进行训练和测试，使其用于无人机的机载计算机进行实时物体检测。由于本文的数据集记录的数据类型具有多样性，有助于填补计算机视觉和机器人学之间的差距。
下面是论文具体框架结构以及实验结果：
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