在IT领域,目标检测是一项关键的技术,特别是在遥感图像分析中。遥感图像数据集是进行这类任务的基础,它提供大量的图像以及相应的标注信息,帮助机器学习算法学习和理解目标的特征,进而实现准确的定位和识别。在这个特定的数据集中,我们看到它专为yolov5模型进行了优化,yolov5是一款高效且流行的深度学习目标检测框架。 我们需要了解目标检测的基本概念。目标检测是计算机视觉领域的一个子任务,它的目的是在图像中找出特定对象并确定它们的位置。这涉及到分类(识别是什么)和定位(确定在哪里)两个步骤。遥感图像目标检测则更具有挑战性,因为这些图像通常包含广阔的地理区域,图像中的目标可能有各种大小和形状,且受到光照、云层、遮挡等因素的影响。 接着,我们来看这个数据集的结构。它分为训练集、验证集和测试集,这是机器学习中常见的数据划分方式。训练集用于训练模型,验证集用于调整模型参数和防止过拟合,而测试集则用于评估模型的泛化能力。1400张图像的数量对于训练深度学习模型来说是相当可观的,能提供足够的样本来学习复杂的特征。 数据集已经处理为适用于yolov5的格式。yolov5是一个基于YOLO(You Only Look Once)系列的目标检测模型,它以其快速的推理速度和良好的检测性能而闻名。YOLO系列模型采用了一种单阶段的检测方法,直接从图像中预测边界框和类别概率,简化了传统两阶段检测器的复杂流程。对于遥感图像,yolov5可能已经针对小目标检测进行了优化,因为遥感图像中的物体往往比普通相机图像中的小得多。 在使用这个数据集时,你需要将`datasets`这个压缩包解压,里面应包含训练、验证和测试集的图像及其对应的标注文件。标注文件通常是以XML或JSON格式,记录了每个目标的边界框坐标和类别信息。这些信息将与yolov5的训练流程相结合,通过反向传播更新网络权重,以最小化预测结果与真实标注之间的差异。 在训练过程中,你可以使用yolov5提供的工具和脚本,如`train.py`,设置超参数如学习率、批大小、训练轮数等。同时,验证集上的性能可以用来决定何时停止训练,避免过拟合。使用测试集评估模型的最终性能,衡量指标可能包括平均精度(mAP)、召回率、精确率等。 这个"用于目标检测的遥感图像数据集"提供了丰富的资源,适合研究和开发遥感图像目标检测的应用。结合强大的yolov5框架,可以构建出高效且准确的目标检测系统,应用于城市规划、灾害监测、环境监控等多个领域。
2024-10-15 22:18:52 439.51MB 目标检测 数据集
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RSOD Dataset 是用于遥感图像中物体检测的数据集,其包含飞机、操场、立交桥和油桶四类目标,数量分别为:446 张图 —— 4993 架飞机,189 张图 —— 191 个操场,176 张图 —— 180 座立交桥,165 张图 —— 1586 个油桶。 该数据集由武汉大学于 2015 年发布,相关论文有《Elliptic Fourier transformation-based histograms of oriented gradients for rotationally invariant object detection in remote-sensing images》和《Accurate Object Localization in Remote Sensing Images Based on Convolutional Neural Networks》。
2022-08-31 12:05:15 75B 数据集 深度学习 目标检测
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LEVIR数据集由大量 800 × 600 像素和0.2m〜1.0m /像素的高分辨率Google Earth图像和超过22k的图像组成。LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征,例如城市,乡村,山区和海洋。数据集中未考虑冰川,沙漠和戈壁等极端陆地环境。数据集中有3种目标类型:飞机,轮船(包括近海轮船和向海轮船)和油罐。所有图像总共标记了11k个独立边界框,包括4,724架飞机,3,025艘船和3,279个油罐。每个图像的平均目标数量为0.5。
2022-08-31 12:05:14 75B 深度学习 目标检测 数据集
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RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像,这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖,其中每个类别包含 400 张图像,分别基于 4 个不同的尺度进行采样。 该数据集中每张图像的像素大小为 400*400,场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性,这些图像来源于不同季节和天气变化,并以不同的比例进行采样。 RSSCN7 数据集由武汉大学的秦邹于 2015 年发布,相关论文有《Deep learning based feature selection for remotesensing scene classification》。
2022-07-13 16:05:20 348.37MB 数据集
此数据集仅用于个人研究,遥感图像是在网上下载的大图。 700对遥感图像对,根据6:2:2划分训练,验证,测试集。 制作过程: 1 将大图裁剪成450×600小块 2随机选取小块矩形,再给四个点20个像素的扰动,得到新的四个点。 3根据两组点计算H 4根据H将原图扭曲到另一幅图像上 5最终分别保存240×320大小的img_A和img_B。并将img_A,ing_B以及Hba,Hab保存在.npy的文件中 6按照6:2:2划分训练,验证,测试集 7 mea≈0.60 std≈0.25 算是一个仿真数据集,大家可以使用。 如果觉得有用的话,欢迎大家评论点赞嚄!
2022-05-01 21:06:30 156.77MB 深度学习 遥感图像数据 配准数据集
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RSOD-Dataset
2022-03-04 13:59:44 309.44MB 遥感图像
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一组用matlab导入读取envi遥感图像数据的函数,包括读入,导出等等...
2022-02-10 10:16:53 6KB matlab 遥感图像 hdr ENVI
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400张变电张遥感图像数据集,含标签
传统的水体信息提取方法难以处理包含复杂信息的大规模遥感图像。针对该问题,本次对应遥感图像与显著图建立了遥感数据分类标准,分割遥感影像中的重要信息。针对遥感影像水体信息提取的需求,改良了PCNN神经网络,建立了快速响应的PCNN神经网络模型,并实现了基于Matlab的验证平台。同时对比了PCNN神经网络模型与3种常见水体信息提取方法,可以证明PCNN神经网络在识别准确性、网络运行的效率与可靠性方面均表现优秀。
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