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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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简介:
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。

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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。
  • 人工智能(1)
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    本数据集汇集了大量机场环境下的图片及卫星遥感影像,专为训练和评估AI在复杂背景中的目标识别能力而设计。 这是一个机场卫星遥感图片数据集,包含1000张光成像图片,每张图片的尺寸为1024x1024像素,其中只有一种类别:机场。该数据集已经标注好标签,并且标签格式采用pascal voc(xml)形式。此数据集适用于目标检测算法的研究,例如Yolo系列的目标检测算法。
  • 车辆 - 汽车 - 人工智能车辆
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    本数据集包含汽车图像及卫星遥感图片,专为车辆目标检测设计,适用于训练和评估人工智能模型在不同场景下的车辆识别能力。 这是一批车辆的数据集,包含三种类型的机动车:轿车、巴士以及卡车。数据集可用于人工智能目标检测算法的研究。图片总数为1000张,尺寸统一为1024x1024像素的RGB彩色图像,并且是通过卫星拍摄得到的可见光成像照片。所有图片都已标注完毕,标签格式采用pascal voc标准(xml文件)。
  • 的人工智能(版本2
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    本数据集为飞机卫星图像的人工智能目标检测项目第二版,包含大量标记的航空及卫星影像,旨在提升AI在复杂背景下的目标识别精度。 包含一类目标:飞机。该系列包括1000张彩色图片,每张图片的尺寸为1024x1024像素,适用于目标检测算法的研究。标签信息将保存到xml文件中。
  • 人工智能5)
    优质
    本数据集专注于包含飞机的卫星图像的人工智能目标检测研究,为开发和评估相关算法提供高质量训练资源。 该系列的第五批包含一类目标:飞机。这批数据集包括1000张彩色卫星可见光成像图片(遥感图),每张图片尺寸为1024x1024,适用于目标检测算法的研究。标签信息将保存在xml文件中。
  • 旋翼的人工智能(版本2
    优质
    本数据集为旋翼机拍摄的卫星图像提供增强型人工智能目标检测训练资源,包含大量标注样本与改进算法,旨在优化识别精度。 本数据集为该类型数据集的第二批,包含1000张旋翼机卫星图,并已做好标签。图片尺寸为1024x1024像素,其中只有一类目标。此数据集适用于人工智能目标检测模型的训练和研究。
  • 的人工智能
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    本数据集专为飞机卫星图像中的人工智能目标检测设计,包含大量标注图片,旨在推动航空领域图像识别技术的发展与应用。 本项目包含一类目标:飞机,包括军用、民用和通用飞机。图片集含有1000张彩色图像,每张尺寸为1024x1024像素,适用于目标检测算法的研究。
  • RSOD结合:936张签的四类
    优质
    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。
  • 战车的人工智能(版本2
    优质
    该数据集为战车卫星图像量身打造,采用先进人工智能技术进行目标检测。新版优化升级,提供更精准、全面的数据支持,助力军事与科研领域分析。 包含一类目标:战车。彩图共1000张,每张图片尺寸为1024x1024像素,适合用于目标检测算法的研究。