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目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）
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2.Inria Aerial Image Labeling Dataset
近期，小海带在空闲之余收集整理了一些遥感影像数据集资源供大家参考。共11 个遥感数据集资源，其检测目标分类少则 2 种，多则可达 45 类。
一、用于 2-5 分类问题
1.UCAS-AOD 遥感影像数据集
UCAS AOD 遥感影像数据集，用于飞机和车辆检测。具体来说，飞机数据集包括 600 张图像和 3210 架飞机，而车辆数据集包括 310 张图像和 2819 辆车辆。所有的图像都经过精心挑选，使数据集中的物体方向分布均匀。
车辆（a）与飞机（b）目标检测示例
该数据集由中国科学院大学（国科大）于 2014 年首次发布，并于 2015 年补充，相关论文有《Orientation Robust Object Detection in Aerial Images Using Deep Convolutional Neural Network》。
以下是该数据集的详细信息：
UCAS-AOD 遥感影像数据集
发布机构：中国科学院大学
更新时间：2014 年发布，2015 年补充
包含数量：600 张飞机 & 310 张车辆图像
图像来源：谷歌地球卫星图像
数据格式：.png
图片尺寸：1280*659
数据大小：3.48GB
类别数量： 2 类
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5419
2.Inria Aerial Image Labeling Dataset
Inria Aerial Image Labeling Dataset 是一个用于城市建筑物检测的遥感图像数据集，其标记被分为建筑（building）和非建筑（not building）两种，主要用于语义分割。
以下是该数据集的详细信息：
Inria Aerial Image Labeling 数据集
发布机构：INRIA（法国国家信息与自动化研究所）
发布时间：2017 年
包含数量：360 张图像
数据格式：GeoTiff
图像尺寸：5000*5000
数据大小：69GB
类别数量：2 类
发布时间：2017 年
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5428
3.RSOD-Dataset 物体检测数据集
RSOD Dataset 是用于遥感图像中物体检测的数据集，其包含飞机、操场、立交桥和油桶四类目标，数量分别为：
>飞机：446 张图，包含 4993 架飞机；
>操场：189 张图，包含 191 个操场；
>立交桥：176 张图，包含 180 座立交桥；
>油桶：165 张图，包含 1586 个油桶。
以下是该数据集的详细信息：
RSOD Dataset
发布机构：武汉大学
发布时间：2015 年
包含数量：976 张图像
数据格式：.jpg
数据大小：324.96MB
类别数量：4 类
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5425
二、用于 5-10 分类问题
1.RSSCN7 DataSet 遥感图像数据集
RSSCN7 Dataset 包含 2800 幅遥感图像，这些图像来自于 7 个典型的场景类别 —— 草地、森林、农田、停车场、住宅区、工业区和河湖，其中每个类别包含 400 张图像，分别基于 4 个不同的尺度进行采样。
该数据集中每张图像的像素大小为 400*400，场景图像的多样性导致其具有较大的挑战性，这些图像来源于不同季节和天气变化，并以不同的比例进行采样。
以下是该数据集的详细信息：
RSSCN7 Dataset
发布机构：武汉大学
发布时间：2015 年
包含数量：2800 张图像
数据格式：.jpg
图像尺寸：400*400
数据大小：348.02MB
类别数量：7 类
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5440
2.NWPU VHR-10 地理空间物体检测遥感数据集
NWPU VHR-10 Dataset 是一个用于空间物体检测的 10 级地理遥感数据集，其拥有 650 张包含目标的图像和 150 张背景图像，共计 800 张，是从Google Earth和Vaihingen数据集裁剪而来的，然后由专家手动注释。
其目标种类包括飞机、舰船、油罐、棒球场、网球场、篮球场、田径场、港口、桥梁和汽车共计 10 个类别。
以下是该数据集的详细信息：
NWPU VHR-10 数据集
发布机构：西北工业大学
发布时间：2014 年
包含数量：800 张图像
数据格式：.jpg
数据大小：73MB
类别数量：10 类
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5422
三、用于 11-20 分类问题
1.RSC11 DataSet 遥感影像数据集
RSC11 Dataset 是一个遥感影像数据集，来源于 Google Earth 的高分辨率遥感影像，合计包含 11 类场景图像，包括密林、疏林、草原、港口、高层建筑、低层建筑、立交桥、铁路、居民区、道路、储罐。其中每类有约 100 张，共计 1232 张，空间分辨率为 0.2 米。
该数据集由中科院于 2015 年发布，主要发布人为赵立军。
以下是该数据集的详细信息：
RSC11 数据集
发布机构：中科院
发布时间：2015 年
包含数量：1232 张图像
数据格式：.tif
图片尺寸：512*512
数据大小：20.12MB
类别数量：11 类
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5443
2.SIRI-WHU 遥感影像数据集
SIRI-WHU Dataset 包含了 12 个类别的场景，图像共计 2400 张，其中每个类别有 200 张，每张图像的像素尺寸为 200*200，空间分辨率为 2 米。
该数据集资源来自 Google Earth，主要涵盖中国城市地区，其中场景图像数据集由武汉大学 RS-IDEA 集团设计。
以下是该数据集的详细信息：
SIRI-WHU 遥感影像数据集
发布机构：武汉大学
发布时间：2016 年
包含数量：2400 张图像
数据格式：.tif
图片尺寸：200*200
数据大小：162.08MB
类别数量：12 类
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5437
3.WHU-RS19 DataSet 遥感影像数据集
WHU-RS19 Dataset 是一个遥感影像数据集，其包含 19 个类别的场景影像共计 1005 张，其中每个类别有 50 张。可用于场景分类和检索。
该数据集由武汉大学于 2011 年发布，相关论文有《Satellite Image Classification via Two-layer Sparse Coding with Biased Image Representation》。
以下是该数据集的详细信息：
WHU-RS19 数据集
发布机构：武汉大学
发布时间：2011 年
包含数量：1005 张图像
数据格式：.tif
图片尺寸：600*600
数据大小：99.54MB
类别数量：19 类
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5434
四、用于 20+ 分类问题
1.UC Merced Land-Use DataSet
UC Merced Land-Use Dataset 是一个用于研究的 21 级土地利用图像遥感数据集，均提取自 USGS National Map Urban Area Imagery（美国地质调查局国家地图城市地区图像） 系列，其被用于全国各地的城市地区。
此数据集公共领域图像的像素分辨率为 1 英尺（0.3 米），图像像素大小为 256*256，包含 21 个类别的场景图像共计 2100 张，其中每个类别有 100 张。
这 21 个类别分别是：农业、飞机、棒球场、海滩、建筑物、树丛、密集住宅、森林、高速公路、高尔夫球场、港口、路口、中型住宅、移动家庭公园、立交桥、停车场、河、跑道、稀疏住宅、储油罐。
以下是该数据集的详细信息：
UC Merced Land-Use 数据集
发布机构：UC Merced Vision&Learning Lab
包含数量：2100 张
数据格式：.png
图片尺寸：256*256
数据大小：317.07MB
类别数量：21 类
发布时间：2010 年
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5431
2.AID DataSet 遥感影像数据集
AID Dataset 是一个遥感影像数据集，其包含 30 个类别的场景图像，其中每个类别有约 220–420 张，整体共计 10000 张，其中每张像素大小约为 600*600。
该数据集由华中科技大学和武汉大学于 2016 年发布，相关论文：《AID: A Benchmark Dataset for Performance Evaluation of Aerial Scene Classification》。
以下是该数据集的详细信息：
AID 遥感影像数据集
发布机构：华中科技大学和武汉大学
包含数量：10000 张
数据格式：.jpg
图片尺寸：600*600
数据大小: 2.47GB
类别数量：30 类
发布时间：2016 年
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5446
3.NWPU DataSet 遥感影像数据集
NWPU Dataset 遥感影像数据集，包含像素大小为 256*256 共计 31500 张图像，涵盖 45 个场景类别，其中每个类别有 700 张图像。
这 45 个场景类别包括飞机、机场、棒球场、篮球场、海滩、桥梁、丛林、教堂、圆形农田、云、商业区、密集住宅、沙漠、森林、高速公路、高尔夫球场、地面田径、港口、工业地区、交叉口、岛、湖、草地、中型住宅、移动房屋公园、山、立交桥、宫、停车场、铁路、火车站、矩形农田、河、环形交通枢纽、跑道、海、船舶、雪山、稀疏住宅、体育场、储水箱、网球场、露台、火力发电站和湿地。
该数据集由西北工业大学发布，相关论文有《Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art》。
以下是该数据集的详细信息：
NWPU Dataset 遥感影像数据集
发布机构：西北工业大学
包含数量：31500 张
数据格式：.jpg
图片尺寸：256*256
数据大小: 403.71MB
类别数量：45 类
发布时间：2017 年
下载地址：https://hyper.ai/datasets/5449
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5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt
6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小
7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具
8.YOLOv5结合人体姿态估计
9.超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）
10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）
11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）
12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）
🌴 持续更新中……
🚀九、数据资源相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.目标检测算法——小目标检测相关数据集（附下载链接）
2.目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）
3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）
4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)
5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）
6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）
7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）
8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）
9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）
10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）
11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）
12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）
13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）
14.目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）
15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）
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17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）
18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）
19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）
20.目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）
21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2（附下载链接）
22.收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）
23.自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）
24.自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）
25.自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）
🌴 持续更新中……
🚀十、论文投稿相关项目（持续更新中）🎄🎈
1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）
2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）
3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程
4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊（含选刊必备神器）
5.论文投稿指南——SCI选刊
6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板
7.人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）
8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术
9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域
10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术
11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用
12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑
13.目标检测算法——深度学习知识简要普及
14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍
15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch？
16.知识经验分享——超全激活函数解析（数学原理+优缺点）
17.知识经验分享——卷积神经网络（CNN）
18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）
19.海带软件分享——日常办公学习软件分享（收藏）
20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳
21.论文投稿指南——中文核心期刊
22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊
23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术）
24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）
25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术3）
26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术）
27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术2）
28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术3）
29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业）
30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业2）
31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业3）
32.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第1期）
33.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第2期）
34.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第3期）
35.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第4期）
36.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第5期）
37.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第6期）
38.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第7期）
39.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第8期）
40.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院3区）
41.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域（中科院2区）
42.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域（中科院1区）
43.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究（中科院4区）
44.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学（中科院2区）
45.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学（中科院3区）
46.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能（中科院4区）
47.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域（中科院4区）
48.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：软件工程（中科院4区）
49.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：人工智能（中科院2区）
50.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院4区）
51.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统（中科院4区）
🌴 持续更新中……
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