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RSOD目标检测数据集版本

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 《数据集》COCO2017行人检测数据集《目标检测》
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    COCO2017行人检测数据集是《目标检测》中用于训练和评估算法性能的重要资源，包含大量标注图片及行人边界框信息。 该数据集包含YOLO与VOC格式的COCO2017行人识别数据，适用于YOLO系列、Faster R-CNN、SSD等多种模型训练。图片总数为10000张，文件中包括图片、txt标签以及指定类别信息的yaml文件和xml标签。已将图片和txt标签划分为训练集、验证集及测试集，可以直接用于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9、YOLOv10等系列算法的训练。由于资源超过1G，数据存储于百度网盘，并提供了永久有效链接供下载使用。
     
  • 《数据集》灭火器检测数据集《目标检测》
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    该数据集专为灭火器状态的目标检测设计，包含了大量标注清晰的图像和视频资料，旨在提升对不同环境下灭火器识别的准确性和效率。 YOLO与VOC格式的灭火器识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等在内的多种模型训练。该数据集中唯一的类别是“extinguisher”，包含3262张图片，以及相应的标签文件和yaml配置文件。 这个数据集专门为训练目标检测算法设计，主要关注于识别图像中的灭火器对象。它采用了YOLO（You Only Look Once）格式的标注方式，这种实时物体检测系统以其高效性和准确性而闻名，并且通常包括了用于模型训练的图片、文本标签以及类别信息配置文件。 除了YOLO标准之外，数据集还包含了VOC (Visual Object Classes) 格式的xml标注文件。这些文件详细记录了图像中灭火器的位置和分类信息，非常适合于多种目标检测模型的训练任务。 为了确保最佳的学习效果并评估算法性能，在该数据集中图片被明确地划分成了三个不同的集合：训练集、验证集以及测试集。这有助于开发者在调整超参数时进行有效的学习，并最终对模型的表现进行全面评价。 此数据集包含3262张图像，为深度学习模型提供了充分的样本数量来提高识别精度和泛化能力。由于其广泛的适用性和对未来技术发展的适应性，该数据集已经预处理并适配于不同版本的YOLO算法（包括但不限于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7等），这使得研究人员可以方便地进行模型比较与进一步的研究开发工作。 总体而言，灭火器识别数据集在目标检测技术的应用研究中具有重要的实用价值。它不仅为科研人员提供了丰富的训练素材，也为深度学习算法的性能评估和优化提供了一定的支持。
     
  • 目标检测数据集.zip
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    本资料包包含多种常用的目标检测数据集，适用于训练和测试各类计算机视觉任务中的算法模型。 本段落涵盖了目标检测的所有网络框架以及一些重要的相关论文。
     
  • 目标检测数据集.TXT
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    《目标检测数据集》是一份用于训练和评估计算机视觉中目标检测算法性能的数据集合，包含多种场景下的图像及标注信息。 COCO数据集包含三组数据：第一组是训练数据（train），第二组是验证数据（val），第三组也是验证用途的数据（test）。这些数据涵盖了物体检测以及人体关键点定位的任务。此外，还有VOC2007数据集可供使用。
     
  • COCO128目标检测数据集
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    COCO128是COCO数据集中精选出的包含128类物体的目标检测子集，适用于训练和评估目标检测算法。 目标检测COCO128数据集是一个用于训练和评估物体检测算法的数据集合。该数据集包含多种类别的物体图像，并且每个图片都标注了边界框以及对应的类别标签，非常适合用来进行深度学习模型的训练与测试工作。
     
  • 《数据集》水面垃圾检测数据集《目标检测》
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    本数据集专注于水面垃圾检测，包含大量标注图片，适用于训练和评估目标检测模型在水域环境中的性能。 该数据集适用于YOLO系列（包括YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8、YOLOv9及更高版本）、Faster R-CNN 和 SSD 等模型的训练，包含4308张图片和对应的txt标签。此外还提供了一个yaml文件用于指定类别信息以及xml格式的标签文件。数据集已根据用途划分成训练集、验证集和测试集，可以直接使用进行YOLO系列算法的训练。