遥感图像目标检测SOTA数据集
时间: 2025-01-08 19:41:17 浏览: 143
### 遥感图像目标检测领域最新的SOTA数据集
#### DIOR 数据集
DIOR 是一个大规模的基准数据集,由23463幅800×800像素的遥感卫星图像和192,518个用水平边界框标注的物体实例组成,空间分辨率为0.5米至30米。该数据集涵盖了多种场景下的20类目标,包括但不限于飞机、机场、棒球场、篮球场、油罐等[^3]。
#### DOTA 数据集
DOTA (Dataset for Object Detection in Aerial Images) 是另一个广泛用于遥感图像目标检测的数据集。它包含了15种类别超过18万个实例,覆盖了各种复杂环境下的航空影像。与传统的矩形边框不同的是,DOTA采用了任意方向上的四边形或多边形来更精确地标记倾斜或旋转的对象。这使得模型能够更好地适应现实世界中变化多端的姿态情况[^4]。
#### HRSC2016 数据集
HRSC2016专注于高分辨率海事船只监测任务,提供了大量高质量的船舰样本图片以及详细的标签信息。此集合特别适合研究者们探索如何处理水面上的小型移动体这一挑战性课题。尽管规模相对较小,但在特定应用场景下仍具有重要价值。
#### SAR-Ship 数据集
针对合成孔径雷达(SAR)成像特点设计而成的一个专门面向海上交通监控的任务型数据库——SAR-Ship Dataset。其特色在于不仅限于可见光波段,而是利用全天候工作的微波传感器获取资料,从而增强了系统的鲁棒性和实用性。这对于军事侦察、灾难救援等领域尤为重要。
```python
import os
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt
def display_sample_images(dataset_path):
"""展示来自指定路径的数据集中的一些样例图片"""
fig = plt.figure(figsize=(10, 7))
rows = 2
columns = 3
image_files = [f for f in os.listdir(dataset_path) if f.endswith('.jpg') or f.endswith('.png')]
for i in range(1, rows * columns + 1):
img = Image.open(os.path.join(dataset_path, image_files[i]))
ax = fig.add_subplot(rows, columns, i)
ax.set_title(f"Image {i}")
plt.imshow(img)
display_sample_images("/path/to/dataset") # 替换为实际数据集路径
```
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