hrsc2016数据
时间: 2025-03-21 07:00:39 浏览: 142
### HRSC2016 数据集下载与使用说明
HRSC2016 是一个用于遥感图像舰船检测的数据集,由西北工业大学于2016年发布[^1]。该数据集提取自 Google Earth,采用了 oriented bounding boxes (OBB) 的标注格式,适用于目标检测中的旋转框任务。
#### 数据集基本信息
- **发布时间**: 2016 年。
- **影像尺寸**: 图像大小范围为 \(300 \times 300\) 至 \(1500 \times 900\)[^1]。
- **图像数量**: 总共包含 1061 张图像,其中训练集、验证集和测试集分别有 436、181 和 444 张图像。
- **对象数量**: 数据集中共有 2976 个标注的目标物体。
#### 下载方式
可以通过以下两种方式进行数据集的获取:
1. 官方网站:
- 地址: [HRSC2016 官网](https://sites.google.com/site/hrsc2016/)。
2. 百度云盘链接:
- 链接地址: [百度云盘](https://pan.baidu.com/s/1iRhVi2RQ4XdTX_sGd4K9fw)。
- 提取码: `e20l`。
#### 使用说明
为了方便与其他框架兼容,通常需要将 HRSC2016 的标注文件转换为目标检测常用的数据格式(如 DOTA 或 YOLO)。以下是具体操作方法:
##### 标注文件转换
如果希望绘制真实框或将标注文件转换为其他格式,可以参考如下流程:
- 将 HRSC2016 的原始标注文件转换为 DOTA 格式,随后可利用 DOTA 提供的脚本工具来可视化 Ground Truth[^2]。
- 对于深度学习模型(如 YOLO),需进一步将其转换为支持旋转框的 YOLO 格式。此过程的具体实现可以在 CSDN 博客中找到详细的教程[^3]。
##### 数据划分
在实际应用中,可能需要重新划分训练集、验证集和测试集的比例。这一步骤可以根据项目需求调整,但应保持随机性和均衡分布以避免过拟合或欠拟合现象。
##### 环境配置与注意事项
- 在使用之前,请确认已搭建好所需的深度学习环境(例如 YOLOv5)并安装所有必要依赖库[^4]。
- 查阅官方文档了解数据格式要求以及评估指标设置方法。
- 特别注意遵循数据集的版权和使用条款,尊重原作者的工作成果。
```python
import os
# 示例代码:检查本地是否存在解压后的 HRSC2016 文件夹
def check_data_folder(path_to_dataset):
if not os.path.exists(path_to_dataset):
print(f"Error: The dataset folder {path_to_dataset} does not exist.")
else:
print(f"The dataset is located at {path_to_dataset}.")
check_data_folder("/path/to/your/dataset") # 替换为实际路径
```
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