一、Visdrone数据集多大
Visdrone数据集是一个大规模的视频和图像数据集，含有长达10小时的高清视频和万张照片。该数据集拥有80个视频序列，8000张图像，超过实例数540,000个。Visdrone数据集还提供高质量的逐帧注释信息和重要属性元数据，例如相机参数、时间戳和GPS位置。
二、Visdrone数据集
VisDrone数据集有大量来自不同场景下无人机的图像和视频序列，主要用于目标检测、视觉目标跟踪、局部关键点检测和场景分类等计算机视觉任务。该数据集主要用于检测的目标类型包括人、车、自行车和机动车，数据集中各种目标的数量和尺寸差异都很大。
三、Visdrone数据集刷点
Visdrone数据集刷点是指在Visdrone的图像和视频序列中标注目标位置、类别和边界框。VisDrone数据集中人、车、自行车和机动车标注数量达到38,900个、12,131个、5,808个和5,728个。
四、Visdrone数据集的小目标占比
Visdrone数据集中小目标占比比较高，其中小目标会对目标检测算法的性能提出更高的要求。VisDrone数据集中的小目标尺寸从其中最小的物体仅有10个像素，到最大物体尺寸超过了1000像素。
五、Visdrone数据集测试集没有
Visdrone数据集里没有测试集，需要使用训练和验证集的划分来评估。数据集里的图像和视频序列都是用于训练和验证多种视觉任务的模型的。VisDrone数据集可以应用于目标检测、视觉目标跟踪、局部关键点检测和场景分类等多种计算机视觉任务。
六、无人机数据集Visdrone数据集选取
import os
import glob
#设置数据集路径
path = 'visdrone/'
#读取数据集文件夹的全部类别编号
classes = [cls for cls in os.listdir(path) if os.path.isdir(os.path.join(path, cls))]
#获取每个类别的全部文件路径
all_files = []
for cls in classes:
img_files = glob.glob(os.path.join(path, cls, '*.jpg'))
anno_files = glob.glob(os.path.join(path, cls, '*.txt'))
files = [{'img': img_file, 'anno': anno_file} for img_file, anno_file in zip(img_files, anno_files)]
all_files.extend(files)以上代码是如何选取Visdrone数据集的一个示例，首先我们需要设置数据集的路径，然后读取数据集文件夹全部类别的编号。接着，我们获取每个类别的全部文件路径，这里用到的是glob模块的glob函数，获取指定文件夹下的全部文件路径，而且可以按照文件的格式进行筛选，最后，我们通过字典的形式来存储每个文件的图片和标注信息，以便后续的处理与分析。
