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前言
数据集对应应用场景，不同的应用场景有不同的检测难点以及对应改进方法，本系列整理汇总领域内的数据集，方便大家下载数据集，若无法下载可关注后私信领取。关注免费领取整理好的数据集资料！
一、NWPU VHR-10卫星图像数据集
NWPU VHR-10 Dataset 是一个用于空间物体检测的 10 级地理遥感数据集，其拥有 650 张包含目标的图像和 150 张背景图像，共计 800 张，目标种类包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计 10 个类别。该数据集由西北工业大学于 2014 年发布，相关论文有《Multi-class geospatial object detection and geographic imageclassification based on collection of part detectors》、《A survey on objectdetection in optical remote sensing images》和《Learningrotation-invariant convolutional neural networks for object detection in VHRoptical remote sensing images》
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二、RSOD
RSOD是一个开放的目标检测数据集，用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机，油箱，运动场和立交桥，以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。
数据集包括4个文件夹，每个文件夹包含一种对象：
1.飞机数据集，446幅图像中的4993架飞机
2.操场，189副图像中的191个操场。
3.立交桥，176副图像中的180座立交桥。
4.油箱，165副图像中的1586个 油箱。
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三、DIOR
“DIOR”是一个用于光学遥感图像目标检测的大规模基准数据集。数据集包含23463个图像和192472个实例，涵盖20个对象类。这20个对象类是飞机、机场、棒球场、篮球场、桥梁、烟囱、水坝、高速公路服务区、高速公路收费站、港口、高尔夫球场、地面田径场、天桥、船舶、体育场、储罐、网球场、火车站、车辆和风磨。
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四、DOTA
DOTA是用于航空图像中目标检测的大规模数据集。它可以用于开发和评估航空影像中的物体检测。对于DOTA数据集，它包含来自不同传感器和平台的2806个航拍图像。每个图像的大小在大约800×800到4000×4000像素的范围内，并且包含各种比例，方向和形状的对象。这些DOTA图像由航空影像解释专家分类为15个常见对象类别。完全注释的DOTA图像包含188、282个实例，每个实例都由任意（8自由度）四边形标记。
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五、HRSC2016
数据集所有图像均来自六个著名的港口。图像分辨率在2-m和0.4-m之间。图像尺寸范围从300到1500，大多数图像大于1000 x 600。 训练，验证和测试集分别包含436个图像（包括1207个样本），181个图像（包括541个样本）和444个图像（包括1228个样本）。
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六、UCAS AOD
UCAS AOD数据集(Zhu et al.， 2015a)用于飞机和车辆检测。具体来说，飞机数据集包括600张图像和3210架飞机，而车辆数据集包括310张图像和2819辆车辆。所有的图像都经过精心挑选，使数据集中的物体方向分布均匀。
七、HRRSD
HRRSD 数据集是2019年中国科学院大学发布的数据集，HRRSD包含从Google Earth和Baidu地图获取的21761幅图像，空间分辨率从0.15-m到1.2-m。HRRSD中有55740个目标的实例，每个类别4k左右。HRRSD包含13类目标。13个类别分别是：飞机、棒球场、篮球场、桥梁、十字路口、田径场、港口、停车场、船、存储罐、丁字路口、网球场、汽车。数据库的亮点是，各个类别之间样本量较均衡，每个类别都有大约4000个样本。
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八、SSDD
在数据集SSDD中，一共有1160个图像和2456个舰船，平均每个图像有2.12个舰船，数据集后续会继续扩充。相比于具有20类目标的PASCAL VOC数据集，SSDD虽然图片少，但是类别只有舰船这一种，因此它足以训练检测模型。
九、DLR 3K Vehicle
DLR 3K车辆:DLR 3K车辆数据集(Liu and Mattyus, 2015)是另一个设计用于车辆检测的数据集。它包含20张5616 3744航拍图像，空间分辨率为13厘米。它们是在距地面1000米的高空使用DLR 3K摄像机系统(一种近乎实时的机载数字监控系统)在德国慕尼黑地区拍摄的。有14235辆车是通过在图片中使用定向包围框手动标记的。
未完待续。。。
目前本人下载整理了以下数据集，无法找到下载方式的朋友可关注私信我领取。
参考链接
遥感目标检测数据集