Advertisement

遥感地物语义分割数据集（TIF格式），含1500幅图像，分为训练集、测试集和验证集

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

简介：
本数据集提供1500幅TIF格式遥感影像，涵盖丰富地物场景，精心划分成训练、测试及验证三个子集，旨在促进语义分割算法的开发与优化。 遥感地物语义分割数据集包含1500张tif格式的遥感图像，分为训练集、测试集和验证集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 遥感地物语义分割数据集（TIF格式），含1500幅图像，分为训练集、测试集和验证集
    优质
    本数据集提供1500幅TIF格式遥感影像，涵盖丰富地物场景，精心划分成训练、测试及验证三个子集，旨在促进语义分割算法的开发与优化。 遥感地物语义分割数据集包含1500张tif格式的遥感图像，分为训练集、测试集和验证集。
     
  • Oxford Flowers17数据集，已随机分割为训练集、验证集和测试集
    优质
    简介：Oxford Flowers17数据集包含多种不同类别花卉的图像，并已被随机划分为训练集、验证集与测试集，便于模型训练及效果评估。 本段落介绍了如何使用Keras进行迁移学习，并以Inception V3模型为例进行了讲解。通过这篇文章的学习，读者可以了解到利用预训练的深度神经网络来处理自己的数据集的方法，从而能够快速地构建出性能良好的图像分类器。该文章是《Keras 入门课6》系列的一部分，适用于希望在计算机视觉任务中应用迁移学习技术的新手和中级开发者。
     
  • 将数据集划分为测试集、验证集和训练集
    优质
    本文介绍了如何有效地将数据集划分成测试集、验证集和训练集，为机器学习模型提供科学的数据准备方法。 将数据集划分为测试集、验证集和训练集。
     
  • Py-Faster-RCNN数据集划分（训练集、验证集、训练验证集和测试集）
    优质
    简介：本文介绍了如何对Py-Faster-RCNN项目中的数据集进行合理划分，包括训练集、验证集、训练验证集及测试集的分配方法与实践技巧。 将数据集划分为py-faster-rcnn所需的集合（训练集、验证集、训练验证集、测试集），并读取xml文件生成对应的txt文件。
     
  • 将LabelMe标注格式转为YoloV8语义分割数据集并自动划分训练集与验证集
    优质
    本项目提供了一种高效的方法，用于将LabelMe标注的数据转换成适合YoloV8进行语义分割训练和验证所需的格式，并且能够自动拆分数据集。 将LabelMe数据标注格式转换为YoloV8语义分割数据集，并可自动划分训练集和验证集。
     
  • 遥感卫星图像中的水体与湖泊分割数据集（含训练集及测试集）
    优质
    本数据集包含用于遥感卫星图像中水体和湖泊分割的训练与测试样本，旨在提升自动化识别精度。 项目包括遥感卫星下的水体分割任务（二分类问题），包含训练集和测试集。 数据集用于遥感背景下的水体分割，去除了没有前景的数据点，确保了丰富的前景区域，并且标注效果极佳。 数据集总大小为162 MB。 - 数据集分为训练集与测试集两部分： - 训练集：包含images图片目录和masks模板目录，共计有2555张原始图片及对应的2555个mask图片； - 测试集：同样包括images图片目录和masks模板目录，共有638张原始图片以及638个相应的mask图片。 此外还提供了一个图像分割的可视化脚本。该脚本能随机选取一张测试集中的图片，并展示其原始图、GT（Ground Truth）图及在原图上的GT蒙板效果，并将结果保存到当前目录下。
     
  • 目标检测数据集的TXT格式划分（训练集、验证集、测试集）
    优质
    本文介绍了如何将目标检测的数据集按照标准的比例划分为训练集、验证集和测试集，并以TXT文件的形式存储各自包含的图片ID，便于模型训练与评估。 目标检测数据集划分可以通过txt格式进行（训练集、验证集、测试集），只需填写绝对路径即可将图片和标签划分为所需部分。注意，标签文件应为txt格式。
     
  • criteo_small数据集 已划分训练集、测试集及验证集
    优质
    简介：Criteo Small数据集是专为广告点击预测设计的小规模版本，内含预划分好的训练、测试和验证数据集，便于模型快速迭代与评估。 三个文件分别是train.txt、test.txt和val.txt。
     
  • 图像分割数据集在深度学习中的应用：包含训练与测试集的二值分割遥感公路图像数据集
    优质
    本数据集专注于深度学习技术中图像分割的应用，特别为遥感公路图像设计了包含训练和测试集的二值分割任务，旨在提升道路识别精度。 项目包含：二值分割遥感公路图像分割数据集（已划分训练集和测试集）。 该数据集基于卫星影像中的道路进行标注，前景目标丰富且标注效果良好，适用于分割网络的实战应用。 数据集总大小为237MB。它分为两个部分： - 训练集：包含1340张图片及其对应的1340个mask图像； - 测试集：包括334张图片和相应的334个mask图像。 此外，项目中还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本，能够随机选取一张图片，并将其原始图、GT（Ground Truth）图及在原图上的蒙板显示出来并保存至当前目录。
     
  • 102种花卉分类数据集（含训练集、测试集和验证集标签）
    优质
    本数据集包含102种花卉图像，分为训练集、测试集及验证集，并配有详细标注，适用于花卉识别模型的开发与评估。 102类花卉分类是深度学习的一个经典项目，但相关数据较难获取。为此，我们提供了已划分的数据集，并附带了训练集、测试集及验证集的标签txt文件以及完整的PyTorch代码。