yolo土地遥感数据集
时间: 2025-04-19 18:54:21 浏览: 27
### 适用于YOLO模型的土地遥感数据集
对于土地遥感应用中的目标检测任务,存在多个适合用于训练和评估YOLO模型的数据集。其中,DOTA 数据集是一个专门为航空图像设计的大规模细粒度实例级识别数据集[^1]。
#### DOTA 数据集特点
- **多样性**:包含多种类别的物体标注,如飞机、船舶、车辆等。
- **分辨率高**:提供高质量的航拍图片,具有较高的空间分辨率。
- **大规模**:拥有超过280,000张带标签的图像样本。
- **复杂场景**:涵盖了城市、乡村等多种地理环境下的拍摄情况。
除了 DOTA 外,还有其他一些常用的土地遥感数据集也适合作为 YOLO 的输入:
- #### NWPU VHR-10 数据集
- 主要针对十种不同类型的地面对象进行分类与定位,包括建筑物、桥梁、港口等特定基础设施,在研究小型固定结构方面表现出色。
- #### UCAS-AOD 数据集
- 聚焦于汽车和飞机两类移动体的目标探测问题,特别强调了在低空视角下获取的城市区域内的交通状况监测需求。
这些数据集中包含了丰富的语义信息以及多样化的背景条件,能够有效帮助优化基于 YOLO 架构的对象检测算法性能,尤其是在处理小尺寸或远距离目标时的表现可以得到显著改善[^2]。
```python
import torch
from yolov5 import train
# 训练配置参数设置
data_cfg = 'path/to/dataset.yaml' # 替换为实际路径
model_cfg = 'yolov5s.yaml'
device = 'cuda'
train.run(data=data_cfg,
imgsz=640,
batch=-1,
epochs=100,
weights='yolov5s.pt',
device=device)
```
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