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OGSOD-1.0 数据集介绍、下载及YOLO/VOC/COCO训练格式转换

OGSOD-1.0 完整数据集下载目录

同时包含三种主流标注格式:COCO JSON、VOC XML、YOLO TXT

OGSOD-1.0 数据集🌊数据集介绍、下载📥 | 目标检测 | 多模态🧩 | 水平框📌原始图像✅VOC标签✅ | COCO 标签✅ | YOLO 标签✅

在这里插入图片描述

文章目录

  • 一、基础信息
  • 二、标注格式转换
  • 三、训练样例

一、基础信息

OGSOD-1.0(Optical and SAR Object Detection 1.0) 是2023年发布的光学-SAR配对遥感目标检测公开数据集,国内构建,主要面向跨模态知识蒸馏、SAR目标检测算法评测。

  • 数据源:SAR影像来自GF-3(高分三号)C波段,极化方式 VV / VH;配套对齐光学影像来自Google Earth;空间分辨率 3 m
  • 图像切片:固定尺寸 256 × 256
  • 样本规模:共 18331 组光学/SAR配对图像,目标实例总数 48589 个,平均每张2.65个目标
  • 目标类别(3类):桥梁 bridge、油罐 oil tank、港口 harbour,以沿海港口静态人工基础设施为主
  • 标注格式:水平包围框(HBB),支持Pascal VOC / COCO等通用检测框架导入
  • 在这里插入图片描述

    二、标注格式转换

    转换后的完整数据集目录(包含COCO JSON、VOC XML、YOLO TXT三种主流标签):

    📁 OGSOD-1.0
    ├─ 📁 rgb
    │ ├─ 📁 COCO
    │ │ ├─ 📄 instances_test.json
    │ │ └─ 📄 instances_train.json
    │ ├─ 📁 images
    │ │ ├─ 📁 test
    │ │ │ ├─ 🖼️ *.png
    │ │ │ └─ …
    │ │ └─ 📁 train
    │ │ ├─ 🖼️ *.png
    │ │ └─ …
    │ ├─ 📁 labels
    │ │ ├─ 📁 test
    │ │ │ ├─ 📃 *.txt
    │ │ │ └─ …
    │ │ └─ 📁 train
    │ │ ├─ 📃 *.txt
    │ │ └─ …
    │ └─ 📁 VOC
    │ ├─ 📁 test
    │ │ ├─ 📜 *.xml
    │ │ └─ …
    │ └─ 📁 train
    │ ├─ 📜 *.xml
    │ └─ …
    └─ 📁 sar
    ├─ 📁 COCO
    │ ├─ 📄 instances_test.json
    │ └─ 📄 instances_train.json
    ├─ 📁 images
    │ ├─ 📁 test
    │ │ ├─ 🖼️ *.png
    │ │ └─ …
    │ └─ 📁 train
    │ ├─ 🖼️ *.png
    │ └─ …
    ├─ 📁 labels
    │ ├─ 📁 test
    │ │ ├─ 📃 *.txt
    │ │ └─ …
    │ └─ 📁 train
    │ ├─ 📃 *.txt
    │ └─ …
    └─ 📁 VOC
    ├─ 📁 test
    │ ├─ 📜 *.xml
    │ └─ …
    └─ 📁 train
    ├─ 📜 *.xml
    └─ …

    各个文件夹含义:

  • rgb:可见光 RGB 遥感图像子集
  • sar:SAR 合成孔径雷达图像子集
  • COCO:COCO 格式整体标注 json 文件
  • images:png 格式原始图像,划分 test/train 子集
  • labels:YOLO 格式 txt 标签文件
  • VOC:VOC 格式 xml 标注文件
  • 三、训练样例

    以YOLO 水平框标签为例进行训练:

    在这里插入图片描述 在这里插入图片描述

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