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基于NWPU VHR-10的遥感目标检测：800张图像与10类分类 задача кажется мне на китайском языке,所以我将用中文回答： 重写后的标题可以是：“NWPU VHR-10数据集上的目标检测：含800张图片和10种类别”

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简介：
本研究聚焦于NWPU VHR-10遥感数据集，探讨其中包含的800张图像及其涉及的10类目标检测问题。通过深入分析不同类型的地物特征，优化算法以提高检测精度与效率。 遥感数据集非常适合初学者入门学习。NWPU VHR-10 数据集包含 10 类（飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆）。该数据库的一个亮点是各个类别之间的样本量较为均衡，这对于一般的目标检测任务而言非常重要，因为数据集至少需要达到数千甚至上万的规模才能获得较好的效果。上传的数据集中包含 800 张图片及其对应的标签，并且全部一一对应。 如果您对特定数据集有扩充需求，可以通过私信联系我以获取定制服务或请求经过增强处理后的数据集。可以采用的方法包括但不限于模糊、亮度调整、裁剪、旋转和平移等图像变换技术；或者基于深度学习的 SRGAN 增强等方式来提高数据质量及多样性。

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  • 基于NWPU VHR-10的遥感目标检测：800张图像与10类分类 задача кажется мне на китайском языке,所以我将用中文回答： 重写后的标题可以是：“NWPU VHR
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    本研究聚焦于NWPU VHR-10遥感数据集，探讨其中包含的800张图像及其涉及的10类目标检测问题。通过深入分析不同类型的地物特征，优化算法以提高检测精度与效率。 遥感数据集非常适合初学者入门学习。NWPU VHR-10 数据集包含 10 类（飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆）。该数据库的一个亮点是各个类别之间的样本量较为均衡，这对于一般的目标检测任务而言非常重要，因为数据集至少需要达到数千甚至上万的规模才能获得较好的效果。上传的数据集中包含 800 张图片及其对应的标签，并且全部一一对应。 如果您对特定数据集有扩充需求，可以通过私信联系我以获取定制服务或请求经过增强处理后的数据集。可以采用的方法包括但不限于模糊、亮度调整、裁剪、旋转和平移等图像变换技术；或者基于深度学习的 SRGAN 增强等方式来提高数据质量及多样性。
     
  • YOLO目标检测用NWPU VHR-10遥感数据集（含800张图片及标注好的XML文件，涵盖10类对象）.rar
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    本资源提供YOLO算法所需的NWPU VHR-10遥感数据集，包含800张图像及其对应标注的XML文件，支持检测10种不同类别目标。 资源内容包括NWPU VHR-10数据集，该数据集包含10类对象：飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆。 代码特点如下： - 参数化编程设计； - 参数易于调整； - 代码结构清晰，注释详尽； 适用对象为计算机科学与技术专业、电子信息工程及数学专业的大学生，在课程设计项目中可以使用这些资源完成期末作业或毕业论文等任务。此外，作者是一位在某大厂具有十年经验的资深算法工程师，专长于Matlab、Python、C/C++和Java编程语言以及YOLO目标检测算法的研究与开发工作；具备丰富的计算机视觉应用技术积累，并擅长智能优化模型构建及神经网络预测方法研究；同时，在信号处理领域有着深厚的造诣，精通元胞自动机的应用实践，图像处理技术娴熟掌握，且在智能控制、路径规划和无人机相关算法仿真方面也有突出贡献。希望与同行进行交流学习。
     
  • NWPU VHR-10 数据集.zip
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    简介：该文件为西北工业大学VHR-10数据集压缩包，包含高分辨率遥感影像及其标注信息，适用于目标检测和识别的研究与应用。 NWPU VHR-10数据集解压后包含三个文件夹：positive image set 文件夹中有650张正样本图像，negative image set 文件夹中有150张负样本图像，ground truth 文件夹中则有对应于这650张正样本的标签。
     
  • NWPU VHR-10 (以YOLO格式划分的数据集)
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    NWPU VHR-10 数据集采用YOLO数据格式设计，包含高分辨率航空图像中目标检测任务所需的各种类别信息，适用于训练和评估高性能深度学习模型。 NWPU VHR-10数据集包含800张高分辨率卫星图像，这些图像是从Google Earth和Vaihingen数据集中裁剪而来，并由专家手动注释。该数据集分为10类：飞机、轮船、储罐、棒球场、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆。
     
  • 利用YOLOV8进行小目标检测并在NWPU VHR-10及DOTA数据集上验证.zip
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    本项目采用YOLOv8算法对小目标进行高效检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行了性能验证，展示了优越的精度与速度。 基于YOLOV8实现小目标检测，并在NWPU VHR-10和DOTA数据集上进行测试。
     
  • NWPU VHR-10的数据集 Pascal VOC 格式
    优质
    简介：NWPU VHR-10数据集是以Pascal VOC格式构建的一个高分辨率非常规目标检测数据集，包含多种复杂背景下的航空图像及标注信息。 NWPU VHR-10的数据集采用Pascal VOC格式。
     
  • 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。
     
  • 已转换为PASCAL VOC 2007格式的NWPU VHR-10数据集
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    该数据集是经过处理后符合PASCAL VOC 2007标准的NWPU VHR-10数据集，包含多种复杂背景下的目标图像，适用于目标检测任务。 5个积分就行了。
     
  • 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。
     
  • 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。