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
猛男程序员-狗蛋:mmdetection(2)训练自己的数据集(COCO格式) 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.mod...
一、数据准备 首先,我们需要下载NWPU VHR-10数据集,并将其划分为训练集、验证集和测试集。数据集的划分对于模型的训练和评估非常重要。一般来说,我们可以将数据集按照71的比例划分为训练集、验证集和测试集。同时,为了增强模型的泛化能力,我们还可以对数据进行一些预处理操作,如随机裁剪、旋转等。 二、模型训练 接...
在/NWPU_VHR-10/ImageSets/Main文件夹下创建test.txt、train.txt、trainval.txt、val.txt四个文件,分别保存测试集、训练集、训练集-验证集合验证集。每个文件名占一行,不包含后缀名。2. 计算图片数据的均值windows下计算图片数据均值使用的工具和命令与Linux下的相同。可参照@denny402的博客–计算图片数据的均值。
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...
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。
一、VOC2007数据集 VOC2007数据集的文件结构如下图所示。 其中,文件夹Annotations中存放的是图像的标注信息的xml文件,命名从000001.xml开始;文件夹ImageSets中存放的是图像划分的集合的txt文件,目标检测任务对应的train、val、trainval、test数据集的txt文件存放在Main文件夹中;文件夹JPEGImages中存放的是所有图片...
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。
积分:1 EV远程协助 2025-04-05 00:08:43 积分:1 turbo-editor 2025-04-05 00:12:06 积分:1 逍遥加速器 2025-04-05 00:16:44 积分:1 RippleView 2025-04-05 00:18:04 积分:1 Cimoc 2025-04-05 00:24:05 积分:1 augeas-debuginfo-1.12.0-6.mga10.aarch64 ...