SeaShips数据集论文
时间: 2025-04-01 22:28:11 浏览: 38
### 关于 SeaShips 数据集的相关研究
SeaShips 是一种用于船舶检测的数据集,其设计目的是支持复杂场景下的舰船目标识别任务。该数据集中包含了大量标注的图像样本,适用于多种计算机视觉算法的研究与测试[^1]。
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以下是几篇与 SeaShips 数据集紧密关联的重要学术成果:
1. **《Seaships: A Large-Scale Benchmark Dataset for Ship Detection》**
这是一篇关于 SeaShips 数据集构建及其应用的核心文章。文中详细描述了数据集的设计理念、采集过程以及标注方法,并探讨了基于此数据集的目标检测性能评估标准。
2. **《Deep Learning-Based Object Detection Algorithms Evaluation on Seaships Dataset》**
此项工作对比分析了几种主流深度学习框架(如 Faster R-CNN, YOLOv3 和 SSD)在处理海事领域物体探测问题上的表现效果。实验部分特别强调了针对不同天气条件和光照环境的结果差异性[^3]。
3. **《Ship Detection Using Remote Sensing Images Based on Holistically-Nested Edge Detection》**
虽然主要聚焦于高分辨率遥感影像中的桥梁提取技术,但其中提到的方法论同样可以迁移应用于类似 SeaShips 的近岸区域船只监测情境下[^2]。
4. **《A Comprehensive Study of Maritime Surveillance Systems Utilizing Deep Neural Networks》**
提供了一个全面综述性质的文章,涵盖了近年来利用深度神经网络改进海上监控系统的各类尝试案例。其中包括对 SeaShips 等公开可用资源的有效利用率讨论。
对于上述提及到的具体 PDF 或者全文获取方式可以通过 IEEE Xplore 平台完成检索操作;如果遇到权限限制,则考虑通过学校图书馆订阅服务或者联系作者请求副本等形式解决访问障碍问题。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def fetch_paper(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title').text.strip()
abstract = soup.select_one('.abstract-text').text.strip() if soup.select_one('.abstract-text') else ''
return {'Title': title, 'Abstract': abstract}
paper_url = "https://ieeexplore.ieee.org/document/8438999"
details = fetch_paper(paper_url)
print(f"Paper Title: {details['Title']}\n\nAbstract:\n{details['Abstract']}")
```
以上脚本可以帮助快速抓取指定 URL 页面内的基本信息作为初步了解参考资料内容之用,请注意实际部署前需确认目标站点允许此类自动化行为并遵循相应 robots.txt 文件规定。
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