数据集介绍 NWPU VHR-10 数据集是一个公开可用的10 类地理空间对象检测数据集,仅用于研究目的。这十类对象是飞机、船舶、储罐、棒球钻石、网球场、篮球场、地面跑道、港口、桥梁和车辆。该数据集包含总共800张超高分辨率 (VHR) 遥感图像,这些图像是从 Google Earth 和 Vaihingen 数据集中裁剪并由专家手动注释的。
NWPU VHR-10数据集是一个专门用于目标检测的遥感图像数据集,包含了飞机、舰船、储油罐等10类目标。而Faster R-CNN是一种高效的目标检测算法,能够准确地识别图像中的目标。本文将详细介绍如何使用NWPU VHR-10数据集训练Faster R-CNN模型,并分享一些实践经验。 一、数据准备 首先,我们需要下载NWPU VHR-10数据集,并...
参考链接:将NWPU VHR-10数据集转换为coco格式 """Created on 5/11读取txt文件,划分训练集和测试集并且生成coco格式的json文件@author: Wu"""importjsonimportosimportnumpyasnpimportpandasaspdimportreimportcv2importshutilfromPILimportImagefromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split# generate class name dict...
数据集名称:NWPU VHR-10 发布机构:西北工业大学 网址:http://www.escience.cn/people/JunweiHan/NWPUVHR10dataset.html 大小:0.073 GB 简介:NWPU VHR-10数据集是一个公开的10级地理空间物体检测遥感数据集,共有800张图像,其中包含目标的650张,背景图像150张,目标包括:飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场...
这是程序,建议大家直接复制改个地址就行。简单介绍一下,前面三行是地址,后面是类别,最后一个是类别的数目,也可以根据自己数据集进行修改。 val: G:/csdn/yolov5/nwpu vhr-10/val.txt train: G:/csdn/yolov5/nwpu vhr-10/train.txt test: G:/csdn/yolov5/nwpu vhr-10/test.txt ...
这是程序,建议大家直接复制改个地址就行。简单介绍一下,前面三行是地址,后面是类别,最后一个是类别的数目,也可以根据自己数据集进行修改。 val: G:/csdn/yolov5/nwpu vhr-10/val.txttrain: G:/csdn/yolov5/nwpu vhr-10/train.txttest: G:/csdn/yolov5/nwpu vhr-10/test.txtnames:- airplane- ship- st...
调研NWPU VHR-10遥感目标检测数据集近几年检测数据 NWPU VHR-10 这是一个遥感目标检测数据集,是由西工大发布的。 数据集一共有800张图片,收集于谷歌地球和一部分红外图片。 其中正样本650张图片,负样本150张图片。 目标类型包含10个类别。 This is a 10-class geospatial object detection dataset used for ...
NWPU VHR-10 Dataset 是一个用于空间物体检测的 10 级地理遥感数据集,其拥有 650 张包含目标的图像和 150 张背景图像,共计 800 张,目标种类包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计 10 个类别。 数据列表 数据名称上传日期大小下载 ...
使用Faster R-CNN算法在NWPU VHR-10数据集上实现目标检测。 使用Faster R-CNN算法在VOC2007数据集上实现目标检测的详细步骤→Windows10+Faster-RCNN-TensorFlow-Python3-master+VOC2007数据集。 一、所需文件下载链接 Faster R-CNN源码及操作步骤Github链接→Faster-RCNN-TensorFlow-Python3。
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