Advertisement

RSOD-Dataset：遥感图像的数据集合

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
RSOD-Dataset是一个精心设计和全面标注的遥感图像数据集，旨在促进卫星影像分析与理解的研究进展。 RSOD-Dataset是一个专注于提供大规模场景文字检测的数据集。该数据集包含了丰富多样的现实世界图像样本，旨在帮助研究人员更好地理解和开发针对复杂环境中的文本识别技术。通过包含各种光照条件、视角变化以及不同字体样式等挑战性因素，RSOD-Dataset为提升现有算法的鲁棒性和准确性提供了宝贵资源。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • RSOD-Dataset：遥感图像的数据集合
    优质
    RSOD-Dataset是一个精心设计和全面标注的遥感图像数据集，旨在促进卫星影像分析与理解的研究进展。 RSOD-Dataset是一个专注于提供大规模场景文字检测的数据集。该数据集包含了丰富多样的现实世界图像样本，旨在帮助研究人员更好地理解和开发针对复杂环境中的文本识别技术。通过包含各种光照条件、视角变化以及不同字体样式等挑战性因素，RSOD-Dataset为提升现有算法的鲁棒性和准确性提供了宝贵资源。
     
  • RSOD-Dataset:- 用于遥感图像目标检测的开放式数据集
    优质
    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。
     
  • 图像识别的数据集合（dataset）
    优质
    图像识别的数据集合是一系列用于训练和测试计算机视觉算法的大规模标注图片库，涵盖多种场景与物体类别。 图像识别数据集包含了用于训练和测试图像识别模型的图片集合。这些数据集通常包含大量标记的样本，以便机器学习算法能够从其中学习并进行准确的图像分类、检测或分割等任务。
     
  • 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
    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。
     
  • RSSCN7 数据集：遥感图像分类数据集
    优质
    RS-CNN7数据集是一套专为遥感图像设计的分类任务的数据集合，包含丰富的卫星和航空影像样本，旨在推动机器学习算法在遥感领域的应用与研究。 RSSCN7 数据集包含 2800 幅遥感图像，这些图像是从谷歌地球收集的，并涵盖了七种典型的场景类别：草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖。每个类别有400张图片，在四个不同的尺度上进行采样，分别是1:700, 1:1300, 1:2600 和 1:5200，每种比例各有100张图像。 数据集中的每一幅图像是400*400像素大小。由于场景的多样性以及不同季节和天气条件下的变化，并且以不同的比例进行采样，这使得该数据集具有较高的挑战性。
     
  • 遥感图像RPC校正数据集
    优质
    本数据集包含大量带有RPC参数的遥感影像及对应的地面控制点，旨在支持并优化遥感图像的几何精纠正与配准过程。 在进行自我校正时，我收集了关于RPC校正的论文资料。
     
  • 遥感影像数据集
    优质
    遥感影像数据集是一系列通过卫星或飞机等平台获取的地表观测图像集合，涵盖不同地区、时期及光谱范围，广泛应用于环境监测、城市规划和自然资源管理等领域。 遥感图像数据集采用tif格式，适用于图像融合、图像分割等领域，非常实用。
     
  • 遥感资料（三）：遥感图像融合及数据融合方法、遥感与非遥感数据融合技术、融合质量评估
    优质
    本资料深入探讨了遥感图像和数据融合技巧，涵盖遥感与非遥感信息整合策略，并分析融合效果评价方法。 这份资源涵盖了遥感图像融合的相关内容，包括影像融合概述、遥感数据融合方法、遥感与非遥感数据的融合方法以及融合质量评估四个部分。 首先是“影像融合概述”，这部分介绍了什么是影像融合及其重要性，并且解释了其基本原理和分类。它有助于读者理解影像融合的基本概念及目的。 接下来是“遥感数据融合方法”，该部分内容详细描述了常用的空间域、变换域与特征域等不同类型的遥感数据融合技术，使读者能够了解各种数据融合方式的理论基础以及各自的优缺点。 再者，“遥感与非遥感数据融合方法”部分则探讨如何将各类地理信息系统（GIS）和数字高程模型（DEM）等非遥感信息与卫星图像相结合的方法和技术。这部分内容旨在帮助用户掌握多源数据的有效整合技巧及其实际应用价值。 最后是关于“融合质量评估”的章节，它详细介绍了在完成影像合并后应当采用何种客观或主观标准来评价其效果好坏，并向读者展示了一系列用于判断最终成果是否符合预期的定量与定性分析手段。
     
  • UCMerced_LandUse遥感影像数据集
    优质
    简介：UCMerced_LandUse 遥感影像数据集是一套针对土地利用多样性的高质量遥感图像集合，适用于土地覆盖分类与变化检测等研究领域。 本资源是UCMerced_LandUse遥感图像数据集，包含21类图像，每类有100张图片。该数据集可用于土地资源分类。
     
  • RSC11遥感影像数据集（.7z）
    优质
    RSC11遥感影像数据集包含丰富的高分辨率卫星图像，适用于多种地球观测任务和深度学习应用。以压缩文件形式提供(.7z)方便下载与存储管理。 RSC11 数据集是一个包含高分辨率遥感影像的数据集合，这些图像来源于 Google Earth。每张图片的尺寸为 512*512 像素，并且数据集中共有 11 类不同的场景图像，每一类大约有 100 张图，总计约有 1232 张图片。