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电气遥感影像中的目标检测数据集（涵盖电塔等四大类别，附带标签）

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简介：
本数据集专为电气遥感影像设计，包含电塔、变电站、输电线及小区四大类目标，每项均配有精准标注，助力深度学习领域内目标识别研究。 电气遥感影像目标检测图像数据集包括电塔、光伏等四类目标，并附有标签。

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  • 电气遥感影像中的目标检测数据集（涵盖电塔等四大类别，附带标签）
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    本数据集专为电气遥感影像设计，包含电塔、变电站、输电线及小区四大类目标，每项均配有精准标注，助力深度学习领域内目标识别研究。 电气遥感影像目标检测图像数据集包括电塔、光伏等四类目标，并附有标签。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 带标签的火焰目标检测数据集
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    本数据集为火焰目标检测设计，包含大量带有精确边界框标注的图像，适用于训练和评估各种环境下的火焰识别算法。 适合目标检测的Yolov3和SSD算法的数据集包含XML格式坐标的标签。在Pytorch环境下实现火焰检测的Yolov3训练过程可以参考相关文献或教程进行学习。
     
  • 电气类电网厂站接线图目标检测数据集（约600张图片+voc标签）
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    本数据集包含约600张电气类电网厂站接线图图像及其VOC格式标注文件，适用于电力系统设备的目标检测研究。 内含电网厂站接线图目标检测数据集，共600多张图片，并附带VOC格式xml标签。该数据集中主要是在接线图上识别变压器、开关等电气符号，适用于电力系统调度方向的研究。此数据集可用于电气工程专业在计算机视觉应用领域的研究工作，例如目标检测、图像识别和深度学习等方面。TXT文件内提供了下载链接及提取码，可以放心下载使用。
     
  • COCO数据集的目标类别标签
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    COCO数据集包含丰富的图像目标识别标签，广泛应用于物体检测和场景理解等领域，涵盖多种日常生活中的物体、人物动作及面部表情等。 COCO数据集的目标检测物体类别标签以JSON文档形式提供，其中包括每个物体的索引（ID）及其对应的文本名称。
     
  • 目标检测与交通标志检测：包含614张图像及标签的多类别数据集
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    本数据集专注于目标检测与交通标志识别，含614幅标记图片和多元类目标签，旨在促进相关算法的研究与发展。 1. 提供了一个交通标志数据集，适合初学者使用。 2. 该数据集中包含了多种类型的交通标志，并以PASCAL VOC格式进行标注，适用于简单的目标检测任务。 3. 这个数据库专为交通标志的目标检测设计。 4. 对于一般的目标检测而言，建议至少拥有数千乃至上万个样本的数据集，因为相较于较小规模的数据集，这样的数据量通常能获得更好的效果。 5. 目前上传了包含614张图片及其对应标签的完整数据集。 6. 数据集可以根据需要进行扩充。如果您希望定制或获取经过增强处理后的更大规模数据集，请直接联系我。 7. 可以通过多种方法来扩展和加强数据，例如使用模糊、亮度调整、裁剪、旋转、平移及镜像等变换技术，或者采用基于深度学习的SRGAN技术进行图像增强。此外还提供了一套经过扩充处理后的2163张图片的数据集。
     
  • 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。