网硕互联帮助中心多模态无人机图像识别数据集
数据集概述
多光谱无人机图像识别数据集，包含**红外（IR）与可见光（RGB）**双光谱图像，两种模态已完成对齐，可直接用于模型训练。适用于无人机图像识别等相关视觉任务。
图像分辨率为 960×1080，标签采用 YOLO 格式，数据划分清晰，开箱即用。
核心参数
| 数据集名称 | 多光谱无人机图像识别数据集 |
| 数据规模 | 9500 张左右图像 |
| 图像分辨率 | 960 × 1080 |
| 光谱模态 | 红外（IR）、可见光（RGB） |
| 数据划分 | 训练集 8526 / 测试集 1067 |
| 标注格式 | YOLO 格式（IR / RGB 对齐后标注） |
| 数据来源 | 无人机搭载多光谱相机采集 |
| 核心用途 | 无人机图像识别研究 |
模态说明
| 可见光（RGB） | 常规光学图像，纹理、颜色信息丰富 |
| 红外（IR） | 热红外图像，对温度差异、夜间场景敏感 |
两种模态已完成空间对齐，同名样本一一对应，可直接用于多光谱相关研究。
标注类别说明
素材未提供具体类别名称，标签为 YOLO 格式，按实际类别使用。
格式支持
默认YOLO格式数据集（IR、RGB 各自配套标签）
适用场景
- 无人机图像识别研究
- 多光谱图像分析
- 红外与可见光融合应用
训练配置示例（YOLO 格式）
数据集配置（YAML）
yaml
多光谱无人机图像识别数据集配置
path: ./multispectral_drone
train: images/train
val: images/val
test: images/test
names:
0: target # 按实际类别补充
训练代码
python
from ultralytics import YOLO
加载模型
model = YOLO("yolo11s.yaml")
开始训练
model.train(
data="multispectral_drone.yaml",
epochs=200,
imgsz=640,
batch=8,
device=0
)
话题关键词
#多光谱 #无人机 #红外 #可见光 #图像识别 #YOLO #对齐
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