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序文
データセットはアプリケーションシナリオに対応しています。アプリケーションシナリオが異なれば、検出の難易度やそれに対応する改善方法も異なります。このシリーズでは、現場で使用されているデータセットを整理してまとめ、誰もがデータセットをダウンロードできるようにしています。整理されたデータセット情報を無料で受け取ることに注意してください。
1. NWPU VHR-10 衛星画像データセット
NWPU VHR-10 データセットは、宇宙物体検出用の 10 レベルの地理リモート センシング データセットです。ターゲットを含む 650 枚の画像と 150 枚の背景画像、合計 800 枚があります。ターゲット タイプには、航空機、船舶、石油タンク、野球ボールが含まれます。10 個のカテゴリがあります。コート、テニスコート、バスケットボールコート、陸上競技場、港、橋、自動車など。このデータセットは、2014 年にノースウェスタン工科大学によってリリースされました。関連論文には、「パーツ検出器のコレクションに基づくマルチクラス地理空間オブジェクト検出と地理画像分類」、「光学リモート センシング画像におけるオブジェクト検出に関する調査」、「学習回転不変」などがあります。 VHR光学リモートセンシング画像における物体検出のための畳み込みニューラルネットワーク「
変換された形式のデータセット：注意を払った後、プライベートメッセージを送信してダウンロードリンクを受け取ります
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2.RSOD
RSOD は、リモート センシング画像での物体検出のためのオープンな物体検出データセットです。データセットには、航空機、燃料タンク、運動場、陸橋が含まれており、PASCAL VOC データセットの形式で注釈が付けられています。
データセットは 4 つのフォルダーで構成され、それぞれに 1 種類のオブジェクトが含まれています。
1. 航空機データセット、446 枚の画像に 4993 機の航空機
2. 遊び場、189 枚の画像に 191 個の遊び場。
3. 高架、176 枚の画像に含まれる 180 の高架。
4. 戦車、165 枚の画像に 1586 台の戦車。
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3. ディオール
「DIOR」は、光学式リモートセンシング画像における物体検出のための大規模ベンチマークデータセットです。データセットには 23,463 個の画像と 192,472 個のインスタンスが含まれており、20 のオブジェクト クラスをカバーしています。20 のオブジェクト クラスは、飛行機、空港、野球場、バスケットボール コート、橋、煙突、ダム、高速道路サービス エリア、高速道路料金所、港、ゴルフ場、陸上競技場、陸橋、船舶、競技場、貯蔵タンク、テニスコート、電車です。駅、車両、風車。
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形式データセットの変換：注意後、プライベートメッセージを送信して受信します
4.ドータ
DOTA は、航空画像における物体検出のための大規模なデータセットです。航空画像における物体検出の開発と評価に使用できます。DOTA データセットの場合、さまざまなセンサーやプラットフォームからの 2,806 枚の航空写真が含まれています。各画像のサイズは約 800 × 800 ～ 4000 × 4000 ピクセルの範囲にあり、さまざまなスケール、向き、形状のオブジェクトが含まれています。これらの DOTA 画像は、航空画像解釈の専門家によって 15 の一般的なオブジェクト カテゴリに分類されました。完全に注釈が付けられた DOTA 画像には 188,282 個のインスタンスが含まれており、それぞれが任意の (8 自由度) 四角形でラベル付けされています。
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5.HRSC2016
データセット内のすべての画像は、6 つの有名な港からのものです。画像の解像度は 2 m ～ 0.4 m です。画像サイズの範囲は 300 ～ 1500 で、ほとんどの画像は 1000 x 600 より大きくなります。トレーニング、検証、およびテスト セットには、それぞれ 436 個の画像 (1207 個のサンプルを含む)、181 個の画像 (541 個のサンプルを含む)、および 444 個の画像 (1228 個のサンプルを含む) が含まれています。
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6. UCAS AOD
UCAS AOD データセット (Zhu et al.、2015a) は、航空機および車両の検出に使用されます。具体的には、飛行機データセットには 600 枚の画像と 3210 台の飛行機が含まれ、車両データセットには 310 枚の画像と 2819 台の車両が含まれます。データセット内のオブジェクトの向きが均等に分散されるように、すべての画像が慎重に選択されています。
7.HRSD
HRRSD データセットは、2019 年に中国科学院大学によってリリースされたデータセットです。HRRSD には、Google Earth と Baidu マップから取得された 21,761 枚の画像が含まれており、空間解像度は 0.15 m から 1.2 m の範囲です。HRRSD にはオブジェクトのインスタンスが 55,740 個あり、クラスごとに約 4,000 個になります。HRRSD には 13 のカテゴリーのターゲットが含まれています。13 のカテゴリは、飛行機、野球場、バスケットボール場、橋、交差点、陸上競技場、港、駐車場、ボート、貯蔵タンク、T 字路、テニスコート、自動車です。データベースの明るい点は、サンプル サイズがさまざまなカテゴリ間で比較的バランスが取れており、各カテゴリに約 4000 のサンプルがあることです。
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8.SSDD
データ セット SSDD には、合計 1160 枚の画像と 2456 隻の船舶があり、画像ごとに平均 2.12 隻の船舶が含まれており、データ セットは今後も拡大し続けます。20 種類のターゲットを含む PASCAL VOC データセットと比較すると、SSDD は画像の数が少ないですが、カテゴリーが船舶のみであるため、検出モデルのトレーニングには十分です。
九、DLR 3K車両
DLR 3K Vehicles: DLR 3K Vehicle データセット (Liu および Mattyus、2015) は、車両検出用に設計されたもう 1 つのデータセットです。これには、空間解像度 13 cm の 20 5616 3744 の航空画像が含まれています。これらは、ほぼリアルタイムの航空デジタル監視システムである DLR 3K カメラ システムを使用して、ドイツのミュンヘン地区の地上 1,000 メートルの高度で撮影されました。画像内の方向性のある境界ボックスを使用して手動でラベルが付けられた車両は 14,235 台あります。
つづく。。。
現在、以下のデータセットをダウンロードしてまとめていますので、ダウンロード方法が分からない友達でもプライベートメッセージに注目して受信することができます。
参考リンク
リモートセンシング物体検出データセット