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然后,提出了一个大规模、公开可用的光学遥感图像目标检测基准,将其命名为DIOR。 提出的数据集由20个目标类别覆盖的23463幅图像组成,每个类别包含约1200幅图像。 在与其他现有目标检测数据集进行比较时,突出了DIOR数据集的四个关键特征。
ORSIm Detector: A Novel Object Detection Framework in Optical Remote Sensing Imagery Using Spatial-Frequency Channel Features. 本文提出了一种新的目标检测框架,称为光学遥感图像检测器 (ORSIm检测器),集成了多种通道特征提取、特征学习、快速图像金字塔匹配和增强策略。
然而,目前对光学遥感图像中目标检测的数据集和基于深度学习的方法的综述还不够完善。 此外,现有的数据集大多存在一些不足之处,如图像和目标类别数量较少,图像多样性和变异性不足。 这些局限性极大地影响了基于深度学习的目标检测方法的发展。
遥感目标检测 资料1. 算法 2.数据集 1. 算法 遥感目标检测 数据集及竞赛 2.数据集 1. 遥感 数据集 2.Simultaneous Cloud Detection and Removal From Bitemporal Remote Sensing Images Using Cascade Convolutional Neural Networks 3.深度学习中的 遥感 影像数据集~持续更新 4.Remote Sensing ...