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。
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...
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、田径场、港口、桥梁、车辆10个类别。该数据集于...
在实际应用中,我们可以将训练好的Faster R-CNN模型部署到遥感图像目标检测系统中。当系统接收到一张遥感图像时,模型可以自动识别图像中的目标,并给出目标的类别和位置信息。这些信息对于后续的图像处理和分析具有重要意义。 五、总结与展望 本文介绍了使用NWPU VHR-10数据集训练Faster R-CNN模型的过程,并分享了一些实...
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)。
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)。
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 research purposes only.These ten classes of objects ...
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 ...
1.遥感数据集,方便入门学习。 2.NWPU VHR-10数据集分成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)。 3.数据库的亮点是,各个类别之间样本量较均衡。 4.对于一般的目标检测而言,数据集至少应该是千位数甚至上万,可能效果会比较少的数据集更好。
修改pascal_voc.py文件。在./lib/datasets文件夹下的pascal_voc.py文件,修改self._classes中指定的检测类别为NWPU VHR-10数据集的10个目标检测类别。 修改的代码如下所示。 self._classes = ('__background__', # always index 0 #...