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NWPU VHR-10 (以YOLO格式划分的数据集)

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简介：
NWPU VHR-10 数据集采用YOLO数据格式设计，包含高分辨率航空图像中目标检测任务所需的各种类别信息，适用于训练和评估高性能深度学习模型。 NWPU VHR-10数据集包含800张高分辨率卫星图像，这些图像是从Google Earth和Vaihingen数据集中裁剪而来，并由专家手动注释。该数据集分为10类：飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆。

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  • NWPU VHR-10 (以YOLO格式划分的数据集)
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    NWPU VHR-10 数据集采用YOLO数据格式设计，包含高分辨率航空图像中目标检测任务所需的各种类别信息，适用于训练和评估高性能深度学习模型。 NWPU VHR-10数据集包含800张高分辨率卫星图像，这些图像是从Google Earth和Vaihingen数据集中裁剪而来，并由专家手动注释。该数据集分为10类：飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆。
     
  • NWPU VHR-10的数据集 Pascal VOC 格式
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    简介：NWPU VHR-10数据集是以Pascal VOC格式构建的一个高分辨率非常规目标检测数据集，包含多种复杂背景下的航空图像及标注信息。 NWPU VHR-10的数据集采用Pascal VOC格式。
     
  • NWPU VHR-10 数据集.zip
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    简介：该文件为西北工业大学VHR-10数据集压缩包，包含高分辨率遥感影像及其标注信息，适用于目标检测和识别的研究与应用。 NWPU VHR-10数据集解压后包含三个文件夹：positive image set 文件夹中有650张正样本图像，negative image set 文件夹中有150张负样本图像，ground truth 文件夹中则有对应于这650张正样本的标签。
     
  • 已转换为PASCAL VOC 2007格式的NWPU VHR-10数据集
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    该数据集是经过处理后符合PASCAL VOC 2007标准的NWPU VHR-10数据集，包含多种复杂背景下的目标图像，适用于目标检测任务。 5个积分就行了。
     
  • WiderPerson数据集（以Yolo格式划分了训练集和测试集）
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    WiderPerson数据集是以YOLO格式划分训练与测试集合的专业数据库，旨在为行人检测研究提供高质量标注图像及边界框信息。 yolo格式的widerperson数据集（已划分训练集和测试集）。
     
  • 基于NWPU VHR-10的遥感目标检测：800张图像与10类分类 задача кажется мне на китайском языке,所以我将用中文回答： 重写后的标题可以是：“NWPU VHR
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    本研究聚焦于NWPU VHR-10遥感数据集，探讨其中包含的800张图像及其涉及的10类目标检测问题。通过深入分析不同类型的地物特征，优化算法以提高检测精度与效率。 遥感数据集非常适合初学者入门学习。NWPU VHR-10 数据集包含 10 类（飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆）。该数据库的一个亮点是各个类别之间的样本量较为均衡，这对于一般的目标检测任务而言非常重要，因为数据集至少需要达到数千甚至上万的规模才能获得较好的效果。上传的数据集中包含 800 张图片及其对应的标签，并且全部一一对应。 如果您对特定数据集有扩充需求，可以通过私信联系我以获取定制服务或请求经过增强处理后的数据集。可以采用的方法包括但不限于模糊、亮度调整、裁剪、旋转和平移等图像变换技术；或者基于深度学习的 SRGAN 增强等方式来提高数据质量及多样性。
     
  • YOLO目标检测用NWPU VHR-10遥感数据集（含800张图片及标注好的XML文件，涵盖10类对象）.rar
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    本资源提供YOLO算法所需的NWPU VHR-10遥感数据集，包含800张图像及其对应标注的XML文件，支持检测10种不同类别目标。 资源内容包括NWPU VHR-10数据集，该数据集包含10类对象：飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆。 代码特点如下： - 参数化编程设计； - 参数易于调整； - 代码结构清晰，注释详尽； 适用对象为计算机科学与技术专业、电子信息工程及数学专业的大学生，在课程设计项目中可以使用这些资源完成期末作业或毕业论文等任务。此外，作者是一位在某大厂具有十年经验的资深算法工程师，专长于Matlab、Python、C/C++和Java编程语言以及YOLO目标检测算法的研究与开发工作；具备丰富的计算机视觉应用技术积累，并擅长智能优化模型构建及神经网络预测方法研究；同时，在信号处理领域有着深厚的造诣，精通元胞自动机的应用实践，图像处理技术娴熟掌握，且在智能控制、路径规划和无人机相关算法仿真方面也有突出贡献。希望与同行进行交流学习。
     
  • 利用YOLOV8进行小目标检测并在NWPU VHR-10及DOTA数据集上验证.zip
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    本项目采用YOLOv8算法对小目标进行高效检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行了性能验证，展示了优越的精度与速度。 基于YOLOV8实现小目标检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行测试。
     
  • CUHK Occlusion Dataset数据集（YOLO格式与VOC格式）含划分好的训练集及测试集
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    本数据集提供CUHK OcclusionDataset，包含标注清晰的YOLO和VOC两种格式图片及其对应标签，内含严格区分的训练集与测试集。 CUHK Occlusion Dataset数据集用于行人检测，并做好了yolo格式的数据集训练与划分。上传的文件包括： 1. VOC格式（.xml 文件）的数据集。 2. yolo 格式（.txt 文件）的数据集。 3. 划分好的yolo格式的训练集和测试集。 文件结构如下： - images - train (包含训练集jpg图片) - val (包含测试集jpg图片) - labels - train (包含训练集标签) - val (包含测试集标签) - VOC2007 - JPEGImages（1063张原始的jpg图片） - Annotations（对应于数据集中每一张图片的.xml格式VOC标签文件） - YOLOLabels（对应于数据集中每一张图片的.txt 格式yolo标签文件）。
     
  • XRay YOLO格式数据集
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    本数据集为XRay图像定制，采用YOLO格式标注，旨在提升医学影像中物体检测精度与速度，适用于胸部疾病辅助诊断研究。 Xray yolo格式数据集是指用于训练YOLO（You Only Look Once）模型的标记化X射线图像的数据集合。这种类型的数据集通常包含大量标注了目标位置和类别的图片，以便于深度学习算法理解和识别特定类型的物体或异常情况。 重写后的文本如下： Xray YOLO格式数据集用于训练YOLO（You Only Look Once）模型的标记化X射线图像集合。这类数据集中包含了经过精确标注的目标位置及类别信息，有助于深度学习系统更有效地辨识和分类特定对象或异常状况。