hrsc2016数据集
时间: 2025-02-25 08:51:52 浏览: 242
### HRSC2016 数据集下载和使用说明
#### 数据集概述
HRSC2016 是一个专门用于船舶检测的高分辨率遥感图像数据集,由西北工业大学于2016年发布[^1]。该数据集中的影像来源于Google Earth,采用oriented bounding boxes (OBB) 标注格式。
#### 图像详情
- **尺寸范围**: 300×300 至 1500×900 像素
- **总数量**: 1,061 幅图片分布在训练集(436幅),验证集(181幅) 和 测试集(444幅)[^1]
#### 对象统计
整个数据集中共有2,976个被标记的目标物体实例.
#### 获取途径
可以通过访问官方网站获取更多信息并下载完整的数据包:
- 官网地址: [HRSC2016 Data Set](https://sites.google.com/site/hrsc2016/)
- 百度云盘链接: , 提取码:e20l
#### 使用准备
为了能够顺利地处理这些数据,在开始之前应该确保完成了如下准备工作:
- 已经建立了适合的深度学习框架环境(如 YOLOv5),并且安装好了所有必需的Python库;
- 阅读过相关工具链的手册文档来熟悉如何配置输入输出路径以及调整参数设置;
当涉及到具体的应用场景比如目标识别时,则可能还需要额外做一些预处理工作,例如将原始标签转换为目标检测算法所支持的标准形式之一——这通常意味着要按照特定的数据结构重新组织文件夹内的内容,并编写相应的脚本来自动化这一过程[^2]。
对于希望可视化ground truth的情况来说,有一种方法是借助 DOTA 数据集提供的绘图功能来进行操作。因为两者都采用了类似的倾斜矩形定义方式,所以只需要先把 HRSC 的 annotation 文件转化为兼容的形式即可调用现成的方法实现预期效果[^3]。
最后值得注意的是,如果打算把此数据集应用于基于YOLO系列模型的任务当中去的话,那么就需要参照某些教程指导下的步骤完成从原生 OBB 到旋转边界框(rotated bbox)之间的转变[^4]。
```bash
# 示例命令行指令展示如何解压已下载的数据压缩包(.zip/.tar.gz)
unzip path_to_your_downloaded_file.zip -d destination_folder/
```
阅读全文
相关推荐


















