本文对综述文献进行整理,总结光学遥感图像目标检测领域常用的数据集。 本文结构如下: 何为目标检测? 常用的数据集 如何做目标检测? 总结 1 何为目标检测 目标检测是遥感影像解析 多种任务的基础,即从光学遥感图像中检测出感兴趣的目标或区域,如汽车 、 桥梁 、船舶。 早期一般通过卫星等提取某一地理空间的整体属性...
一、数据集及数据集处理 NWPU VHR-10 (Cheng et al.,2016) 这个高分辨率(VHR)遥感图像数据集是由西北工业大学(NWPU)构建的,包含10类正例样本650张以及不包含给定对象类的任何目标的150张反例图像(背景),正例图像中至少包含1个实例,总共有3651个目标实例。具体类别信息如下: 具体相信内容可以看 NWPU VHR-10采用...
一文了解目标检测/图像分割/coco数据集检测评价标准 前言 目标检测(Intance Detection)和图像分割(Image Segmantation)算是深度学习中两个个比较热门的项目了,单级式检测(YOLO、SSD)和双级式检测(Fast R-Cnn)代表了如今大多数的目标检测方法,而FCN、U-net、Deeplab则引领了图像分割的潮流,为此,我们也应该知道如果去...
基于CNN 的目标检测是通过CNN 作为特征提取器,并对得到的图像的带有位置属性的特征进行判断,从而产出一个能够圈定出特定目标或者物体(Object)的限定框(Bounding-box,下面简写为bbox)。和low-level任务不同,目标检测需要预测物体类别及其覆盖的范围,因此需关注高阶语义信息。传统的非CNN 的方法也可以实现这个任务,比如S...
首先就是数据集:我用的数据集是西工大发布的数据集,NWPU VHR-10 链接:https://pan.baidu.com/s/1vfhDU2ORWUpL-aGM1PllGw 提取码:d5au 西工大数据集有十个类别,有三个文件夹,分别是positive image set(650张图片),negative image set(150张图片)和ground truth(650个txt文件)。
数据集概述 遥感目标检测数据集（VEDAI）是一个专为遥感图像上的目标检测设计的数据集。该数据集包含了...
MS-COCO是目前最具有挑战性的目标检测，从2015年开始，每年都会举办基于MS-COCO数据集的竞赛，其包含的目标种类要少于ILSVRC，但其有更多的目标实例。例如，MS-COCO-17中包含了164k张图像和897K个被标注来自80个类别的目标。相比于VOC和ILSVRC，MS-COCO最大的进步，除了boundingbox的标注，还有单个实例分割的标注，...
1-【2025年深度学习系列】目标检测深度学习内容概述-480P 清晰-AVC 5390 3 05:05 App 从长鸣CR400AF复兴号开始看N比例高铁模型3种车钩 feat. 皮具里的轨道 焦老师 Arles猫段 3608 0 00:46 App 哆啦幻之不用ai 修复原因找到了 6955 2 01:38 App 全站首发:12go积木is2测评 1.1万 3 16:35 App 堪比Alp...
数据集链接:http://m6z.cn/6fzn0f 2.DOTA航拍图像数据集 DOTA是用于航空图像中目标检测的大型数据集。它可以用于开发和评估航空图像中的目标探测器。这些图像是从不同的传感器和平台收集的。每个图像的大小在800×800到20000×20000像素之间,包含显示各种比例、方向和形状的对象。DOTA图像中的实例由航空图像解释专家...