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基于遥感图像的泥石流目标检测数据集

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简介：
本数据集聚焦于利用遥感技术进行泥石流灾害监测，收集并标注了大量相关影像资料，旨在提升泥石流识别精度与自动化水平。 数据格式采用支持深度学习目标检测的VOC2007标准。

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  • 基于遥感图像的泥石流目标检测数据集
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    本数据集聚焦于利用遥感技术进行泥石流灾害监测，收集并标注了大量相关影像资料，旨在提升泥石流识别精度与自动化水平。 数据格式采用支持深度学习目标检测的VOC2007标准。
     
  • 港口目标检测数据集：基于遥感的HRSC数据集
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    本数据集为港口环境专门设计，采用高分辨率对地观测技术（HRSC），提供丰富的船舶图像及其详细标注信息，旨在推动远程海上监控及自动化识别研究。 HRSC数据集包含27种类型的遥感地物目标，并使用oriented bounding boxes (OBB) 格式进行标注。 该数据集包括1,061张图像，每张图像的尺寸大约为1100± * 1100± * 3。总共有2,976个目标，这些目标被分为三大类和27个小类。
     
  • RSOD-Dataset:- 用于遥感图像目标检测的开放式数据集
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    RSOD-Dataset是一个专为促进遥感图像中目标检测研究而设计的开放性数据集。该数据集包含了多种场景下的高质量影像及标注信息，旨在推动相关算法的发展与应用。 RSOD数据集是一个用于遥感图像中的对象检测的开放性数据集。该数据集包含飞机、油箱、运动场以及立交桥等多种目标，并采用PASCAL VOC格式进行组织，总共包括4个文件，每个文件代表一种特定的对象类型。 具体而言，在此数据集中共有： - 189幅图像中的191个游乐场所 - 176张图片中的180座天桥 - 446幅图象中包含着总计4,993架飞机 - 以及在另外的165张图里总共可以找到大约1,586个油罐 如果您发现该数据集对您的研究或项目有所帮助，请务必引用以下文献： Y. Long，Gong Y。 Gong X。 Xiao Z 和 Liu Q，“基于卷积神经网络的遥感图像中的精确对象定位”，《IEEE地理科学与遥感学报》，第1卷5期，2017年五月。 Z Xiao, 刘Q,Tang G, 翟X斋,用于遥感图像中旋转不变目标检测的梯度直方图傅立叶变换, 未给出具体出版信息。
     
  • 《数据集》基于遥感航拍的飞机目标检测数据集
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    本数据集采用遥感航拍技术收集，专注于识别和分类各种类型飞机的目标检测，为图像处理与机器学习研究提供宝贵资源。 YOLO与VOC格式的遥感航拍飞机识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等在内的多种目标检测模型训练。该数据集包含2398张图片，以及对应的txt标签文件和xml标签，并且已经划分为了训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5至YOLOv10等系列算法的训练。 这个遥感航拍飞机识别数据集是为了深度学习及计算机视觉研究而设计的专业资源。它不仅能够支持YOLO系列模型的训练，还能应用于其他先进的目标检测框架中。为了提升模型训练的有效性和准确性，数据集中已经预先处理为包含不同用途的数据子集格式。 该数据集的核心是通过航拍技术获取的一系列遥感图像，并且这些图像是从广泛的地理区域采集而来。在这一特定的数据集中，所有标注的目标都是飞机，这使得研究者可以专注于某一类目标的检测任务上进行深入的研究工作。每张图片都配有详细的txt和xml格式标签文件来记录飞机的位置信息及类别。 数据集中的txt文件以简单的坐标形式提供了每个图像中标注对象（即飞机）边界框的信息；而xml格式则更为详尽，包含了位置、尺寸以及类别的详细描述，为深度学习模型的训练与验证提供关键输入。此外，还包含一个yaml文件来指定数据集中关于飞机类别信息。 由于数据集的数据量庞大，上传至百度网盘并提供了永久有效的下载链接以方便分享和获取。这使得更多研究者可以无障碍地接触和使用这个丰富的资源库。对于那些对深度学习、计算机视觉、遥感技术及目标检测等有深入研究兴趣的人来说，该数据集是一个宝贵的资料来源。 此数据集不仅提供了一大批高质量的遥感图像素材，还配备了详尽的标注信息，为实现准确高效的飞机识别任务提供了重要支持，并且有助于推动相关领域内的技术创新和进步。
     
  • 基于滑窗模型的遥感图像目标检测
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    本研究提出了一种基于滑窗模型的算法，旨在提高遥感图像中目标检测的准确性和效率。通过优化窗口大小和步长，有效识别复杂背景下的多种目标类型。 二值检测是一种将图像中的目标识别为前景或背景的技术。这种方法通常用于物体检测、面部识别和文档分析等领域。通过简单的黑白表示（即两个像素值），可以有效地提取出感兴趣的区域并减少数据处理的复杂性。在机器学习模型中，二值检测器因其计算效率高而受到欢迎，并且对于实时应用特别有用。
     
  • 机场目标检测数据集：包含图片与卫星遥感图像（2）
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    本数据集专注于机场环境下的目标检测，汇集了大量标注清晰的图片及卫星遥感影像，旨在推动相关领域的研究进展。 这是一批机场卫星图像数据集，包含1000张图片，每张图片的尺寸为1024x1024像素，并且是彩色图。数据集中仅包括一类目标：机场。所有图片都已经做好了标签处理，并采用Pascal VOC格式（xml文件）存储信息。该数据集适用于进行目标检测算法的研究使用。
     
  • 基于SSDD的遥感目标检测数据集（含1160张图像及标签，针对单一类别）
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    本数据集为遥感目标检测设计，包含1160幅图像及其标注信息，专注于某一特定类别的对象识别，采用自动生成数据策略扩充训练样本。 遥感数据集为初学者提供了方便的入门学习资源。SSDD是一个开放的目标检测数据集，用于在遥感图像中进行目标检测。该数据集中仅包含船这一类别的对象，并以PASCAL VOC格式标注。虽然一般情况下目标检测的数据集至少需要有数千甚至上万张图片才能取得较好的效果，但这个数据集包含了1160张图片及其对应的标签。 如果您希望对该数据集进行扩充或定制，请直接私信我咨询相关事宜。可以采用多种方法来增强和扩展该数据集，例如使用模糊处理、调整亮度、裁剪图像、旋转和平移操作以及镜像变换等传统技术，或者利用基于深度学习的SRGAN增强等方式实现更高级的数据增广。
     
  • 基于卷积神经网络的遥感图像目标检测
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）技术对遥感影像中的特定目标进行高效、准确检测的方法，旨在提升大规模地理数据处理与分析能力。 基于卷积神经网络的遥感图像目标识别方法能够有效提高对复杂背景下的小目标检测精度与鲁棒性。通过设计特定结构的深度学习模型，可以自动提取高维特征并进行分类决策，在国土资源监测、城市规划等领域具有广泛的应用前景。
     
  • 目标检测与RSOD遥感检测结合：包含936张图像及标签的四类数据集
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    本研究构建了一个包含936张图像和详细标注的四类数据集，旨在探索目标检测技术在RSOD（远程 sensing object detection）中的应用潜力。 遥感数据集为初学者提供了方便的学习资源。RSOD是一个开放的目标检测数据集，专门用于在遥感图像中进行目标检测任务。该数据集中包含飞机、油箱、运动场及立交桥等对象，并以PASCAL VOC格式进行了标注。 数据库的一个显著特点是各类别之间的样本数量较为均衡。一般而言，为了获得较好的效果，目标检测的数据集通常需要至少达到数千甚至上万的数量级。目前上传的是936张数据集图片及其对应的标签文件。 对于希望进一步扩展和增强现有数据集的用户来说，可以通过多种方法实现这一目的，如使用模糊处理、亮度调整、裁剪、旋转、平移或镜像等图像变换技术；或者采用基于深度学习的方法（例如SRGAN）进行增强。如有定制需求或其他相关咨询问题，请直接通过平台私信联系。