IndoorOutdoorNet-20K

kaggle2025-04-23 更新2025-06-07 收录

场景分类

场景图像分析

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/prithivsakthiur/indooroutdoornet-20k 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

IndoorOutdoorNet-20K is a labeled image dataset

IndoorOutdoorNet-20K乃是一个已标注的图像数据集

创建时间：

2025-04-23

MAI (Multi-scene Aerial Image)

图像识别

场景分类

MAI 是用于在单个航拍图像中进行多场景识别的数据集。它由来自 Google 地球图像的 3,923 张标记的大型图像组成，覆盖美国、德国和法国。每张图像的尺寸为 512 × 512，空间分辨率从 0.3 m/pixel 到 0.6 m/pixel 不等。在捕获航拍图像后，从总共 24 个场景类别中为每个图像手动分配多个场景级标签，包括围裙、棒球、海滩、商业、农田、林地、停车场、港口、住宅、河流、

OpenDataLab2026-07-12 更新1120

音频-视觉拥挤场景分类数据集

音频-视觉处理

场景分类

音频-视觉拥挤场景分类数据集是由奥地利技术研究所收集的一个包含341个视频的数据集，总时长近29.06小时，涵盖五种真实生活中的拥挤场景：‘暴乱’、‘嘈杂街道’、‘烟花事件’、‘音乐事件’和‘体育氛围’。数据集通过从YouTube收集的野外场景视频构建，每个视频被分割成10秒的片段，并标注相应的场景类别。该数据集旨在通过深度学习框架分析音频和视觉输入，以提高对特定拥挤场景的分类准确性，特别是在预测

arXiv2021-12-17 更新330

AID: A scene classification dataset

空中图像

场景分类

A Dataset for Performance Evaluation of Aerial Scene Classificatification

kaggle2022-05-31 更新130

From street view imagery to the countryside: large-scale perception of rural China using deep learning

场景图像分析

深度学习

This project includes the deep learning model code about the article "From street view imagery to the countryside: large-scale perception of rural China using deep learning," which introduces a Pair-C

DataCite Commons2025-03-23 更新960

高分辨率遥感图像场景样本数据集

高分辨率遥感

场景分类

该数据集是从Google Earth中人工提取的，它覆盖了美国的华盛顿特区、洛杉矶、旧金山、纽约、圣地亚哥、芝加哥和休斯顿等城市。使用了红、绿、蓝三个光谱波段。空间分辨率约为0.2 m。包括茂密的森林、草原、港口，高建筑，低建筑，立交桥，铁路，住宅区，道路，稀疏的森林，和储罐等11个类别。许多场景类别在视觉上都非常相似，增加了区分所有场景的难度。该数据集总共包含1232张图像，每类约有100张图

国家对地观测科学数据中心2025-04-16 更新190

IndoorOutdoorNet-20K

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