一、VisDrone数据集是怎么获取的
VisDrone数据集是由提供无人机视觉问题数据解决方案的违禁物品检测公司DroneMasters和研究所AItronLab开发的，因其贴近实际场景，并在2019年和2020年的AAAI，CVPR和ECCV等国际计算机视觉大会上得到了广泛应用。
VisDrone数据集覆盖了目标检测，行人重识别，物体跟踪和全景分割等多个领域，通过收集无人机飞行中的真实场景进行标注。该数据集通过标注出每一个物体的精确位置和类别，可以在实际场景中更好地应用于物体定位和跟踪等计算机视觉领域。
二、VisDrone2019数据集
VisDrone2019数据集是一个不仅仅集成了现实场景数据，还将场景分为天空、建筑物、树木、行人、车辆、船只等多个标签的高质量数据集，解决了数据集场景复杂性问题。VisDrone2019数据集更加完整的表示了在实际场景中无人机视觉的问题。
以下为VisDrone2019数据集的Python代码示例:
<!python>
import pandas as pd #报表工具库
import codecs
data=pd.read_csv(codecs.open('D:/Datasets/VisDrone2019-DET-test-challenge/annotations.csv','r','utf-8'))
#读取CSV格式的数据
data.columns=['name','box1','box2','box3','box4','score','category','truncation','occlusion']
#列名称
print(len(data)) #数据集总数
print(len(data[data.category==1])) #数据集目标总数
print(len(data[data.category==4])) #车辆类总数
data.head()
<!/python>三、VisDrone YOLO map
与许多其他数据集一样，VisDrone也是通过YOLO-v3映射的。YOLO map是Visual Object Detection的一种广泛使用的评估器。它将每个算法的性能可视化，从而使来自各种算法的结果可以直观地比较。
以下为VisDrone YOLO map的Python代码示例:
<!python>
!python map.py -i results.json -o map -n 'YOLOv3-DarkNet53'
<!/python>VisDrone数据集以其贴近实际场景，以及在计算机视觉领域的广泛应用而受到越来越多研究人员和开发者的关注。通过仔细研究VisDrone数据集，相信可以为计算机视觉领域的研究和应用带来新的突破。
