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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简介：
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。

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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。

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。

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。

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。

YOLO目标检测与RSOD遥感检测数据集已完成标注可直接应用（含1000张图片及对应标注xml文件）.rar

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本资源包含1000张图像及其对应的XML标注文件，适用于YOLO和RSOD模型的目标检测任务，便于科研人员快速开展实验。 1. 数据集内容：该数据集包含飞机、油箱、运动场及立交桥，并以PASCAL VOC格式进行标注。 2. 代码特点：具备参数化编程特性，便于调整参数；结构清晰且注释详细，易于理解与使用。 3. 目标群体：适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业学生的课程设计、期末作业和毕业论文项目。 4. 更多仿真源码及数据集资源可以通过相关平台获取。 5. 作者简介：一位在大型企业担任资深算法工程师的专业人士，拥有十年使用Matlab、Python、C/C++、Java等编程语言进行YOLO算法仿真的工作经验。该专家擅长计算机视觉与目标检测模型开发，并且熟悉智能优化算法、神经网络预测技术以及信号处理等领域；同时具备元胞自动机模拟实验设计能力，在图像处理及智能控制方面也有丰富的实践经验，尤其在路径规划和无人机领域内具有独到见解和技术积累。欢迎就相关话题进行交流探讨。

RSOD目标检测数据集版本

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RSOD目标检测数据集版本是专为复杂场景下的小目标检测设计的数据集合，包含多种环境、光照条件下的高清图像及标注信息，助力提升模型在实际应用中的性能与鲁棒性。 RSOD是一个开放的目标检测数据集，专为遥感图像中的目标识别设计。该数据集以PASCAL VOC格式进行标注，并包含四种对象：飞机、油箱、运动场以及立交桥。具体来说，它由四个文件夹组成： 1. 飞机数据集包括4993架飞机，在446幅图像中。 2. 操场共有189张图片和其中的191个操场。 3. 立交桥部分有176副图，包含着180座立交桥。 4. 关于油箱的数据集则由1586个目标在总共的165幅图像中组成。

目标检测与Trash-ICRA19 数据集：海洋环境中的三类物体检测（含1144张图像及标签）

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本研究聚焦于海洋环境中特定三类物体的目标检测问题，并引入了包含1144张图像及其详细标注的Trash-ICRA19数据集，旨在提升水下垃圾识别技术。 1. 提供了一个水下目标数据集，适合初学者使用。 2. Trash_ICRA19 数据集是一个开放的目标检测数据集，用于海洋水下图像中的目标识别。该数据集包含了塑料、生物和遥控操作车辆（ROV）三个类别，并以PASCAL VOC的数据格式进行标注。 3. 该数据库的亮点在于，塑料、生物和ROV这三个类别的样本数量相当，适用于海洋环境下的目标检测任务。 4. 对于一般的物体识别来说，数据集通常需要包含数千甚至上万张图像才能达到较好的效果。相比而言，较小规模的数据集可能在性能上有一定限制。 5. 本数据集中共有1144张图片及其对应的标签文件，全部一一对应匹配。 6. 如果您希望对现有数据进行扩充或定制化处理，请直接通过平台私信联系我，并告知具体需求和预期目标。我可以提供基于深度学习的图像增强服务或者采用传统方法（如模糊、亮度调整、裁剪等）来生成更多训练样本，以满足不同用户的需求。 7. 数据集扩展的方法包括但不限于：使用数据模糊处理技术、改变图片亮度水平、进行随机裁切操作以及实施旋转和平移变换。此外还可以利用基于深度学习的超分辨率图像生成网络（SRGAN）来进行增强处理等手段来丰富现有的训练素材库。

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。

【目标检测】飞行物检测数据集含7346张图片及3类标签（YOLO+VOC格式）.docx

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本文档提供了一个包含7346张图像的飞行物检测数据集，内含三种不同类别标签。数据以YOLO和VOC格式存储，便于目标检测模型训练与评估。在当前的计算机视觉研究与应用领域内，目标检测技术已经发展成为一项关键任务，并且广泛应用于安全监控、自动驾驶汽车、智能交通管理和无人机监测等多个领域中。这项技术的目标是在图像或视频帧中识别并定位出一个或多个物体的位置，并给出它们的具体类别。近年来，由于深度学习的快速发展，目标检测算法取得了显著的进步，其准确性和速度都有了大幅度提高。然而，在训练高性能模型的过程中需要大量标注数据的支持。这些数据集的质量、多样性和数量直接影响到最终模型的表现效果。本段落档提供了一套特定应用领域的飞行物检测数据集，该数据集中包含7346张图片，并涵盖了三种类型的飞行物体：“bird”（鸟）、“drone”（无人机）和“plane”（飞机）。此数据集采用了两种主要的格式：VOC格式与YOLO格式。Pascal VOC是一种广泛应用于目标检测任务的数据标注方式，它包括了图像、注释文件以及类别信息文件；而YOLO则适合于实时对象检测系统，并要求所有的注释信息被记录在一个或多个文本段落件中。数据集的具体结构包含三个主要的子目录：JPEGImages（所有.jpg格式图片）、Annotations（与每张图片对应的.xml格式标注）和labels（.txt格式的目标定位信息）。此外，还有一个classes.txt文档用于指定标签类别的顺序。在该数据集中，“鸟类”有26861个注释框、“无人机”类别为874个、以及“飞机”共有4559个注释框，总共32294个目标。所有图像的分辨率均达到了清晰标准，并且经过了增强处理以提高模型泛化能力。标签形状采用矩形框的形式，这种形式广泛应用于大多数的目标检测任务中，有助于算法更有效地学习物体边界特征。这份飞行物数据集为研究和开发高级别的目标检测系统提供了宝贵的资源支持。通过使用这个数据集，研究人员可以训练并评估面向实际应用（如飞行器避障、安全监控等）的模型性能。