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具有精确注释的高质量卫星和无人机图像,可用于机器学习开发
掩模分割
使用案例: 遥感变化检测数据集
格式: 图片
算: 230.1k
注解: Yes
描述: “遥感变化检测数据集”是遥感领域的关键资源,以 1024 x 1024 像素的统一分辨率收集互联网图像。该数据集专门针对掩模分割进行了注释,区分了前期和后期的建筑物标签,以方便检测城市和乡村景观的变化。
实例分割、语义分割
使用案例: 遥感对象分割数据集
算: 210.2k
描述: “遥感对象分割数据集”是遥感领域的重要资产,它结合了来自 DOTA 开放数据集和其他互联网来源的图像。该数据集的标准图像分辨率范围为 451 × 839 到 6573 × 3727 像素,未切割的大图像分辨率最高可达 25574 × 15342 像素,包括游乐场、车辆和运动场等多种类别,均带有注释,可用于实例和语义分割。
语义分割
使用案例: 遥感场景分割数据集
算: 100
描述: “遥感场景分割数据集”是专门针对遥感领域的数据集,由来自互联网的高分辨率卫星图像组成,尺寸范围从 10752 x 10240 到 12470 x 13650 像素。该数据集专为语义分割而设计,注释涵盖各种自然和人造特征,例如建筑物、森林、水体、道路和农田。
语义分割,多边形
使用案例: 卫星部件分割数据集
算: 22.9k
描述: “卫星部件分割数据集”适用于制造业,特别是航空航天和卫星生产,其特征是互联网收集的图像,分辨率从 960 x 720 到 1537 x 1018 像素不等。该数据集旨在进行语义分割和多边形注释,涵盖帆板、天线、喷嘴等各种卫星部件,以支持精密制造和装配过程。
使用案例: 卫星船舶分割数据集
描述: “卫星船舶分割数据集”是专门用于遥感应用的集合,源自高分辨率卫星图像,尺寸范围从 14,722 x 20,949 到 38,133 x 14,604 像素。该数据集专注于语义分割,包含船舶注释,包括自动识别系统 (AIS) 信息和卫星图标注释,有助于进行详细的海上监控和分析。
边界框
使用案例: 卫星飞行器边界框数据集
算: 5k
描述: “卫星车辆边界框数据集”专为视觉娱乐和自动驾驶应用而设计,由像素分辨率超过 5000 x 6000 的卫星图像组成。为了进行注释,这些高分辨率图像被分割成统一的大小。该数据集专门使用边界框在红外图像中勾勒出车辆轮廓,仅专注于注释“CAR”这一大类。
使用案例: 无人机航拍多目标数据集
算: 28k
描述: “无人机航拍多目标数据集”专为智能交通应用而设计,包含一系列通过互联网收集的无人机航拍图像,分辨率为 1920 x 1080 像素。该数据集主要涵盖停车场和高速公路等大型场景,每幅图像包含 200 多辆汽车。这些图像中的每个物体都用与物体方向对齐的边界框进行细致标注,确保精确的车辆检测和跟踪。