开源项目推荐：awesome-satellite-imagery-datasets

开源项目推荐：awesome-satellite-imagery-datasets

awesome-satellite-imagery-datasets 🛰️ List of satellite image training datasets with annotations for computer vision and deep learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-satellite-imagery-datasets

1. 项目基础介绍

awesome-satellite-imagery-datasets 是一个开源项目，旨在收集和整理用于计算机视觉和深度学习的卫星图像训练数据集。该项目由 chrieke 维护，主要使用 Python 语言编写，用于数据集的整理和展示。

2. 项目核心功能

该项目的核心功能是提供一个全面的卫星图像数据集列表，这些数据集带有注释，适用于计算机视觉和深度学习任务。数据集包括实例分割、目标检测、语义分割、场景分类等多种类型，为研究人员和开发者提供了丰富的资源。

• 数据集整理：项目按照数据集的类型进行了分类，并提供了最新的数据集信息。
• 数据集描述：每个数据集都有详细的描述，包括数据集的来源、规模、使用的技术和论文引用等。
• 数据集更新：项目持续更新，不断添加新的数据集和相关的竞赛信息。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 新增数据集：如 FloodNet、PASTIS、SpaceNet 7 等最新的卫星图像数据集，这些数据集提供了不同的应用场景和挑战。
• 竞赛信息：项目还包含了近期相关的竞赛信息，如 xView3 Dark Vessel Detection 竞赛，为参与者提供了实际应用的机会。
• 数据集维护：随着项目的发展，一些数据集的链接和描述得到了更新和优化，确保了信息的准确性和可靠性。

该项目为卫星图像处理领域的研究提供了宝贵的资源，是相关领域开发者和研究人员的不错选择。

awesome-satellite-imagery-datasets 🛰️ List of satellite image training datasets with annotations for computer vision and deep learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-satellite-imagery-datasets