HRSC2016数据集介绍

本文详细介绍了HRSC2016数据集,包括影像信息、标注信息,涉及3大类27小类的目标,如航空母舰、战舰、商船和潜艇等。

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前言

记录HRSC2016数据集,时间2021.6.8


HRSC2016数据集介绍

HRSC2016数据集官网
https://sites.google.com/site/hrsc2016/
HRSC2016数据集百度云下载链接
链接:https://pan.baidu.com/s/1iRhVi2RQ4XdTX_sGd4K9fw 
提取码:e20l 
由西北工业大学于2016年发布
提取自Google Earth
由西北工业大学于2016年发布
采用oriented bounding boxes(OBB)标注格式

影像信息

image size:300 × 300 ~ 1500 × 900
image number:1061  在训练集、验证集和测试集中分别包含436、181和444张图像
object number:2976

标注信息

3大类27小类,共2,976个目标
aircraft carrier

Nimitz class aircraft carrier
Enterprise class aircraft carrier
Kitty Hawk class aircraft carrier
Admiral Kuznetsov aircraft carrier
Ford-class aircraft carriers
Midway-class aircraft carrier
Invincible-class aircraft carrier

warcraft

Arleigh Burk
### HRSC2016 数据集概述 HRSC2016 是一个专门用于船舶检测的高分辨率遥感图像数据集,由西北工业大学于2016年发布[^1]。该数据集中的影像来源于Google Earth,提供了丰富的标注信息。 #### 图像规格与数量 - **尺寸范围**: 300×300 至 1500×900 像素不等 - **总图数**: 整个数据集共有1,061幅图片,在训练集、验证集和测试集中分别包含436、181和444张图像 - **对象总数**: 包含约2,976艘船只实例 #### 标注方式 采用了oriented bounding boxes (OBB) 的形式来标记目标物体的位置及方向角,这使得对于倾斜角度较大的目标也能精确描述其位置关系。 --- ### 获取途径 官方网址为 [HRSC2016 官网](https://sites.google.com/site/hrsc2016/) ,提供详细的背景资料和技术细节说明;另外还存在百度云盘分享链接供国内用户更便捷地获取资源: > 链接地址:<https://pan.baidu.com/s/1iRhVi2RQ4XdTX_sGd4K9fw> 提取密码:`e20l` 请注意遵循版权规定合理合法使用这些材料。 --- ### 使用指导 为了方便研究人员快速上手并有效利用此数据集开展工作,下面给出一些基本的操作提示: #### 文件结构转换 当涉及到不同框架之间的兼容性问题时(比如从原始格式转成YOLO所需的输入),可以通过特定工具或脚本来实现自动化处理过程。例如,有教程介绍了如何将HRSC2016数据集转化为适用于YOLO算法的形式,具体方法可参阅相关技术博客文章[^3]。 #### 模型评估流程 完成模型训练之后,应当针对验证集合执行性能评测操作以检验学习效果。这里需要注意的是要提前准备好相应的环境配置以及熟悉所选用深度学习平台的具体要求[^4]。 ```bash # 这里展示了一个简单的命令行指令模板, # 用户可以根据实际情况调整路径参数等内容。 python evaluate.py --weights best.pt --data val.yaml ```
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