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RSOD-Dataset:- 用于遥感图像目标检测的开放式数据集

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • RSOD-Dataset：遥感图像的数据集合
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 港口目标检测数据集：基于遥感的HRSC数据集
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    本数据集为港口环境专门设计，采用高分辨率对地观测技术（HRSC），提供丰富的船舶图像及其详细标注信息，旨在推动远程海上监控及自动化识别研究。 HRSC数据集包含27种类型的遥感地物目标，并使用oriented bounding boxes (OBB) 格式进行标注。 该数据集包括1,061张图像，每张图像的尺寸大约为1100± * 1100± * 3。总共有2,976个目标，这些目标被分为三大类和27个小类。
     
  • 《数据集》基于遥感航拍的飞机目标检测数据集
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    本数据集采用遥感航拍技术收集，专注于识别和分类各种类型飞机的目标检测，为图像处理与机器学习研究提供宝贵资源。 YOLO与VOC格式的遥感航拍飞机识别数据集适用于包括YOLO系列、Faster R-CNN 和 SSD 等在内的多种目标检测模型训练。该数据集包含2398张图片，以及对应的txt标签文件和xml标签，并且已经划分为了训练集、验证集和测试集，可以直接用于YOLOv5至YOLOv10等系列算法的训练。 这个遥感航拍飞机识别数据集是为了深度学习及计算机视觉研究而设计的专业资源。它不仅能够支持YOLO系列模型的训练，还能应用于其他先进的目标检测框架中。为了提升模型训练的有效性和准确性，数据集中已经预先处理为包含不同用途的数据子集格式。 该数据集的核心是通过航拍技术获取的一系列遥感图像，并且这些图像是从广泛的地理区域采集而来。在这一特定的数据集中，所有标注的目标都是飞机，这使得研究者可以专注于某一类目标的检测任务上进行深入的研究工作。每张图片都配有详细的txt和xml格式标签文件来记录飞机的位置信息及类别。 数据集中的txt文件以简单的坐标形式提供了每个图像中标注对象（即飞机）边界框的信息；而xml格式则更为详尽，包含了位置、尺寸以及类别的详细描述，为深度学习模型的训练与验证提供关键输入。此外，还包含一个yaml文件来指定数据集中关于飞机类别信息。 由于数据集的数据量庞大，上传至百度网盘并提供了永久有效的下载链接以方便分享和获取。这使得更多研究者可以无障碍地接触和使用这个丰富的资源库。对于那些对深度学习、计算机视觉、遥感技术及目标检测等有深入研究兴趣的人来说，该数据集是一个宝贵的资料来源。 此数据集不仅提供了一大批高质量的遥感图像素材，还配备了详尽的标注信息，为实现准确高效的飞机识别任务提供了重要支持，并且有助于推动相关领域内的技术创新和进步。
     
  • 遥感图像数据集（用于深度学习的图像检测），含图片及XML标签
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    本数据集专为深度学习中的图像目标检测设计，包含大量遥感影像及其对应的XML格式标注文件，助力模型训练与性能优化。 一个用于遥感图像目标检测的开放数据集包括：飞机数据集，包含446幅图像中的4993架飞机；游乐场数据集，包含189张图片中的191个游乐场；天桥数据集，包含176幅图片中的180座天桥；油箱数据集，包含165张图片中的1586个油箱。该数据集中每一张图像都与标签一一对应，并且存储在不同的文件夹中。
     
  • 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。