Aeroscapes 无人机语义分割数据集
Aeroscapes 是一个专为无人机应用设计的高质量语义分割数据集，包含 3269 张 720p 分辨率的航拍图像和对应的 11 类语义标注。
为什么选择 Aeroscapes 数据集？
Aeroscapes 无人机语义分割数据集具有独特的优势：所有图像都通过商用无人机在 5-50 米高度拍摄，覆盖了真实世界中的各种复杂场景。数据集提供了完整的语义分割标注，包括背景、人物、自行车、汽车、无人机、植被、道路等 11 个关键类别。
数据集核心特点
真实无人机视角
数据集中的所有图像都来自真实的无人机拍摄，高度范围覆盖 5-50 米，完美模拟了实际无人机应用中的视觉场景。
全面语义标注
11 个精心选择的语义类别涵盖了无人机应用中最重要的目标：
- 移动目标：人物、自行车、汽车
- 环境要素：道路、植被、建筑
- 特殊对象：无人机、障碍物、动物
高质量数据组织
数据集按照标准结构组织：
- JPEGImages/ - 3269 张 RGB 图像
- SegmentationClass/ - 3269 个分割掩码
- Visualizations/ - 可视化分割结果
- ImageSets/ - 训练验证划分
快速开始指南
数据获取
从 Google Drive 下载完整数据集，解压后即可获得标准格式的数据文件。
数据处理流程
- 图像加载：读取 JPEGImages 目录下的 RGB 图像
- 标签解析：处理 SegmentationClass 中的语义分割掩码
- 数据划分：使用 ImageSets 中的预设划分
应用场景推荐
Aeroscapes 数据集特别适合以下应用：
- 无人机自主导航 - 识别道路、障碍物
- 智能监控 - 检测人物、车辆
- 环境分析 - 分类植被、建筑区域
进阶使用技巧
数据增强策略
针对无人机视角的特点，建议使用：
- 随机旋转和翻转
- 亮度对比度调整
- 尺度变换模拟不同飞行高度
模型训练建议
- 使用预训练的语义分割模型
- 调整输入尺寸适应 720p 分辨率
- 利用交叉验证评估性能
性能基准参考
基于 Aeroscapes 数据集的语义分割模型通常能达到：
- mIoU：60-75%
- 类别准确率：85-95%
- 推理速度：实时处理能力
