深度学习遥感影像数据集（记录）

参考：https://blog.csdn.net/z704630835/article/details/88697165

一、DOTA：A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images

数据集介绍：该数据集一共有15种土地利用类型，总样本数约为18万，可用于目标检测，且有训练好的rcnn\yolo\ssd的示例

链接：

1、http://captain.whu.edu.cn/DOTAweb/dataset.html：2018年数据集，含有训练完成的rcnn/yolo/ssd网络框架

2、https://captain-whu.github.io/DOAI2019/challenge.html ：2019年数据集，用于CVPR2019年的航片目标检测的数据

二、TGRS-HRRSD-Dataset（可下载）

数据集介绍：是中国科学院西安光学精密机械研究所光学影像分析与学习中心制作用于研究高分辨率遥感图像目标检测的数据集，共13类，~21000张图，共计4万个目标对象，位深度是24，每个影像的大小不一样

链接：https://github.com/CrazyStoneonRoad/TGRS-HRRSD-Dataset/tree/master/OPT2017

 

三、RSOD-Dataset（可下载）

数据集介绍：武汉大学团队标注，包含飞机、操场、立交桥、 油桶四类目标，~1000张图像

下载地址：https://github.com/RSIA-LIESMARS-WHU/RSOD-Dataset-