VisDrone2018 说明：后续可能不更新了。 Tips: this repo will not be updated. Baseline： Name maxDets Result Average Precision (AP) @( IoU=0.50:0.95) maxDets=500 15.8738%. Average Precision (AP) @( IoU=0.50 ) maxDets=500 21.7822%. Average Precision (AP) @( IoU=0.75 ) maxDets=500 17.1753%. Average Recall (AR) @( IoU=0.50:0.95) maxDets= 1 0.83255%. Average Recall (AR) @( IoU=0.50:0.95) maxDets=

共8178张 训练集：测试集 为9：1 即 7275：903 主要为中小目标、密集目标，可作为小目标车辆训练检测 由于上传文件大小限制原因，内含网盘链接与提取码，请自行下载

1、YOLOv7算法Visdrone数据集训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127346292?spm=1001.2014.3001.5502

计算机视觉——数据格式转换，将Visdrone2019中的DET(可用来做目标检测)和VID(用来做视频目标检测和跟踪)，含有readme.md和对应的代码，其中需要修改的路径部分均已说明，仅需简单进行路径修改，操作方便简单，更加适合新手小白。

1、yolov5-deepsort俯视场景下visdrone数据车辆检测和跟踪，包含YOLOv5训练好的visdrone数据集权重以及各种训练曲线 2、可以生成目标运动轨迹 3、pytorch框架，python代码 4、结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、yolov5下俯视场景下车辆行人检测视觉检测，包含YOLOv5s和YOLOv5m两种训练好的visdrone数据集权重，以及PR曲线，loss曲线等等，有pyqt界面，目标类别为车辆行人等 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、Darknet版YOLOv4 visdrone数据集训练模型，训练结果文件，包含visdrone.data , visdrone.names, yolov4-visdrone.cfg， yolov4-visdrone_best.weights权重文件，并包含训练loss曲线和map曲线图， 2、用于检测各种俯视场景下的小目标，如行人、车辆等等

1、Darknet版yolov3 visdrone数据集训练模型，训练结果文件，包含visdrone.data , visdrone.names, yolov3 -visdrone.cfg， yolov3 -visdrone_best.weights权重文件，并包含训练loss曲线和map曲线图， 2、用于检测各种俯视场景下的小目标，如行人、车辆等等

Visdrone数据集YOLOv5在Visdrone数据集上训练结果：包括训练好的YOLOv5s和yolov5m两个模型；包含各种训练曲线和测试视频，附上了yolov5-5.0的代码，代码视版本5的，配置好环境后可以直接运行

1、pytorch框架YOLOv3在Visdrone开源数据集的训练权重和代码； 2、3个训练好的模型YOLOv3、yolov3-tinyt、YOLOv3-spp； 3、map、PR、recall、loss、等各种训练曲线图； 4、Ultralytics 版YOLOv3版的代码。