2020年4月基于深度学习的遥感舰船训练数据集

该数据集共包含2789幅来自不同港口、海域及不同成像条件下的遥感舰船图像，图像尺寸为1024×1024像素，分辨率在0.5米到2米之间，其中训练集包含2165幅，测试集包含624幅。该数据集中总共包含5072艘大小、形状、方位不同的舰船目标。

This dataset contains a total of 2789 remote sensing ship images acquired from diverse ports, sea regions and under various imaging conditions. Each image has a dimension of 1024×1024 pixels, with a spatial resolution ranging from 0.5 m to 2 m. The dataset is split into a training set with 2165 images and a test set with 624 images. In total, this dataset encompasses 5072 ship targets with distinct sizes, shapes and orientations.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个专门用于深度学习训练的遥感舰船图像集合，包含2789张1000×1000像素的图像，分辨率为0.5m至2m，覆盖不同港口、海区和成像条件，分为2165张训练图像和624张测试图像，总计5072个舰船目标。数据来源于Google Earth和吉林一号卫星，通过旋转、反转、裁剪和对比度变换等数据增强方法处理，旨在提升舰船检测模型的训练效果，适用于摄影测量与遥感技术领域的研究。