timm/resisc45|遥感图像数据集|图像分类数据集

RESISC45数据集是一个用于遥感图像场景分类（RESISC）的公开基准数据集，由西北工业大学（NWPU）创建。该数据集包含31,500张图像，涵盖45个场景类别，每个类别有700张图像。数据集没有默认的划分，训练、验证和测试集的划分基于外部定义。

原始信息汇总

数据集概述

数据集信息

• 特征:
  • image: 图像数据
  • label: 类别标签，包含45个类别，如airplane, airport, baseball_diamond等。
  • image_id: 图像ID，字符串类型

数据集划分

• 训练集:
  • 样本数量: 18900
  • 数据大小: 254594749.8字节
• 验证集:
  • 样本数量: 6300
  • 数据大小: 84784207.3字节
• 测试集:
  • 样本数量: 6300
  • 数据大小: 85237234字节

数据集大小

• 下载大小: 425667137字节
• 数据集大小: 424616191.1字节

配置

• 默认配置:
  • 训练集路径: data/train-*
  • 验证集路径: data/validation-*
  • 测试集路径: data/test-*

其他信息

• 数据集类别: 10K<n<100K
• 许可证: 未知
• 任务类别: 图像分类

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

RESISC45数据集由西北工业大学构建，专为遥感图像场景分类（RESISC）设计。该数据集包含31,500张图像，涵盖45个场景类别，每个类别包含700张图像。数据集的划分基于Google Research提供的定义，分为训练集、验证集和测试集，确保数据分布的均衡性和代表性。

特点

RESISC45数据集以其广泛的场景覆盖和高质量的图像标注著称。每个类别包含700张图像，确保了数据的多样性和丰富性。数据集中的图像涵盖了从自然景观到人造设施的各种场景，为遥感图像分类任务提供了全面的基准。此外，数据集的划分方式确保了模型训练和评估的公正性。

使用方法

RESISC45数据集适用于遥感图像场景分类任务。用户可以通过加载数据集中的图像和标签，进行模型的训练、验证和测试。数据集的划分方式允许用户直接使用预定义的训练集、验证集和测试集，简化了实验流程。此外，数据集的高质量和多样性使其成为评估和比较不同分类算法性能的理想选择。

背景与挑战

背景概述

RESISC45数据集由西北工业大学（NWPU）创建，旨在为遥感图像场景分类（RESISC）提供一个公开的基准。该数据集于2017年发布，包含31,500张图像，涵盖45个场景类别，每个类别包含700张图像。该数据集的核心研究问题在于如何通过遥感图像准确识别和分类不同的地理场景，从而推动遥感技术在环境监测、城市规划等领域的应用。RESISC45的发布为遥感图像分类领域的研究提供了重要的数据支持，促进了相关算法的开发与优化。

当前挑战

RESISC45数据集在解决遥感图像场景分类问题时面临多重挑战。首先，遥感图像通常具有较高的分辨率和复杂的背景，导致不同场景之间的视觉差异较小，增加了分类的难度。其次，数据集中某些类别的样本可能存在类别不平衡问题，影响模型的泛化能力。在构建过程中，研究人员需要确保图像的质量和标注的准确性，同时还需处理大规模数据的存储与分发问题。这些挑战不仅考验了数据集的构建技术，也对后续的算法研究提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

RESISC45数据集在遥感图像场景分类领域中被广泛应用，特别是在训练和评估深度学习模型方面。该数据集包含45种不同的场景类别，每类包含700张图像，为研究者提供了一个丰富且多样化的实验平台。通过使用这些图像，研究者可以有效地训练模型以识别和分类复杂的遥感场景，如机场、森林、城市区域等。

解决学术问题

RESISC45数据集解决了遥感图像场景分类中的关键问题，即如何在多样化和复杂化的场景中实现高精度的分类。该数据集通过提供大量标注良好的图像，使得研究者能够开发和测试新的算法，以提高分类的准确性和鲁棒性。此外，该数据集还促进了遥感图像处理领域的技术进步，为相关研究提供了坚实的基础。

衍生相关工作

基于RESISC45数据集，许多经典的研究工作得以展开。例如，研究者开发了多种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），以提高遥感图像分类的准确性。此外，该数据集还激发了多模态融合、迁移学习等新兴研究方向，推动了遥感图像处理技术的进一步发展。这些工作不仅提升了模型的性能，还拓展了遥感图像分析的应用范围。