2/23/2023
1. DOTA
2. UCAS-AOD
3. NWPU VHR-10
4. RSOD-Dataset
5. DIOR
6. LEVIR
7. VEDAI
8. HRRSD
9. HRSC2016
10. COWC
11. ITCVD
1. DOTA (航空画像における物体検出のための大規模データセット)
2017 年 11 月 28 日に武漢大学により arXiv で公開
画像サイズ: 800 * 800 * 3 — 20000 * 20000 * 3
| データセット | 画像の数 | 目標数量 | 種の数 |
|---|---|---|---|
| DOTA-V1.0 | 2806 | 188282 | 15个类别：飛行機、船舶、貯蔵タンク、ベースボールダイヤモンド、テニスコート、バスケットボールコート、陸上競技場、港、橋、大型車両、小型車両、ヘリコプター、ロータリー、サッカーボール場、プール |
| DOTA-V1.5 | 2806 | 403318 | 16个类别：飛行機、船舶、貯蔵タンク、ベースボールダイアモンド、テニスコート、バスケットボールコート、陸上競技場、港、橋、大型車両、小型車両、ヘリコプター、ロータリー、サッカーボール場、プール、container crane |
| DOTA-V2.0 | 11268 | 1793658 | 18个类别：飛行機、船舶、貯蔵タンク、ベースボールダイアモンド、テニスコート、バスケットボールコート、陸上競技場、港、橋、大型車両、小型車両、ヘリコプター、ロータリー、サッカーボール場、プールcontainer crane、、、airporthelipad |
論文URL : https://arxiv.org/abs/1909.00133?context=cs.CV
ダウンロードURL : https://captain-whu.github.io/DOTA/index.html
2. UCAS-AOD (航空画像における物体検出のデータセット)
中国科学院大学パターン認識および知能システム開発研究室、2015 年
| データセット | 画像の数 | 目標数量 | 種の数 |
|---|---|---|---|
| UCAS-AOD | 910 | 6029 | 2个类别: 車、飛行機、背景画像 |
ダウンロードアドレス：https://hyper.ai/datasets/5419
3.NWPU VHR-10
ノースウェスタン工科大学、2014 年
| データセット | 画像の数 | 目標数量 | 種の数 |
|---|---|---|---|
| NWPU VHR-10 | 800 (ターゲット 650、背景 150) | 3775 | 10个类别：飛行機、船舶、石油タンク、野球場、テニスコート、バスケットボールコート、陸上競技場、港湾、橋梁、車両 |
ダウンロードアドレス：https ://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52812
4. RSOD データセット
武漢大学、2017年
| データセット | 画像の数 | 目標数量 | 種の数 |
|---|---|---|---|
| RSOD データセット | 976 | 6950 | 4个类别：航空機、石油タンク、遊び場、高架 |
ダウンロードアドレス：https ://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52980
5. ディオール
ノースウェスタン工科大学、2019 年
| データセット | 画像の数 | 目標数量 | 種の数 |
|---|---|---|---|
| ディオール | 23463 | 190288 | 20个类别: 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、港湾、ゴルフ場、陸上競技場、高架橋、船舶、競技場、貯蔵タンク、テニスコート、駅、車と風車 |
論文アドレス: https://arxiv.org/abs/1909.00133?context=cs.CV
ダウンロードアドレス: https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53045
6. レヴィア
北京航空航天大学、2018年
画像サイズ：800*600*3
| データセット | 画像の数 | 目標数量 | 種の数 |
|---|---|---|---|
| レヴィア | 22000 | 11000 | 3个类别：飛行機、船舶、オイルポット |
論文アドレス: https://levir.buaa.edu.cn/publications/RAM_Final.pdf
ダウンロードアドレス: https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53714
7. 結婚式
2014年
VEDAI は、航空画像における車両検出のデータセットであり、制限のない環境における物体検出アルゴリズムのベンチマークツールとして開発されました。データベースには、非常に小型の車両が含まれているだけでなく、複数の方向、照明/影の変化、鏡面反射やオクルージョンなどのさまざまな変動性も示されています。さらに、各画像には複数のスペクトル帯域と解像度があります。
ダウンロード/ホームページアドレス：https://downloads.greyc.fr/vedai/
8.HRSD
中国科学院大学、2019 年
サンプル サイズはさまざまなカテゴリ間で比較的バランスが取れており、各カテゴリには約 4000 のサンプルがあります。
| データセット | 画像の数 | 目標数量 | 種の数 |
|---|---|---|---|
| HRRSD | 21761 | 55740 | 13个类别：飛行機、野球場、バスケットボールコート、橋、交差点、陸上競技場、港湾、駐車場、船舶、貯蔵タンク、T字路、テニスコート、自動車。 |
ダウンロードリンク: https://github.com/CrazyStoneonRoad/TGRS-HRRSD-Dataset
9. HRSC2016
ノースウェスタン工科大学、2016 年
画像サイズ：300×300～1500×900
| データセット | 画像の数 | 目標数量 | 種の数 |
|---|---|---|---|
| HRSC2016 | 1061 | 2976 | 3个大类别，27个小类别：空母、軍艦、商船 |
ダウンロードリンク: https://sites.google.com/site/hrsc2016/
10. COWC (コンテキスト付き自動車オーバーヘッド)
ローレンス・リバモア国立研究所
データセットの特徴:
(1) 地上でのピクセル解像度 15 cm での頭上からのデータ (すべてのデータは EO)。
(2) 6 つの異なる場所からのデータ: カナダのトロント、ニュージーランドのセルウィン、ドイツのポツダムとファイインゲン、オハイオ州コロンバス、米国ユタ。
(3) 32,716 台のユニークな注釈付きの車。58,247 個のユニークな否定的な例。
(4) 厳密な否定例の意図的な選択。
(5) 検出およびカウントタスクのベースラインを確立。
(6) 検証後に使用する追加のテスト シーン。
ダウンロード/ホームページアドレス：https://gdo152.llnl.gov/cowc/
11.ITCVD
データセットには、トレーニング用の 135 枚の画像とテスト用の 23543 枚の画像、残りの 38 枚の画像とテスト用の 5545 台の車両が含まれています。データセット内の各車両には、(x, y, w, h) で示される境界ボックスで手動で注釈が付けられます。ここで、(x, y) はボックスの左上隅の座標、(w, h) はそれぞれボックスの左上隅の座標です。境界ボックスの幅と高さ。
ダウンロードアドレス：https ://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54674