Satellite-Imagery-Datasets-Containing-Ships

完整版雷达和光学卫星图像船舶检测分类数据集

本页面列举了多个用于船舶检测、分类、语义分割和实例分割任务的雷达和光学卫星图像数据集，包括SSDD、OpenSARship、HRSID等。这些数据集涵盖了RadarSat-2、TerraSAR-X和Sentinel-1等卫星，提供了丰富的图像和详细的标注信息，非常适合多个船舶检测和分析任务。

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介绍相关项目

awesome-data-catalogs - 数据目录和可观测性平台列表

AmundsenDataHubGithub开源项目数据发现数据目录数据管理

该项目收集了一系列精心挑选的数据目录和监控平台，帮助企业高效发现、管理和观察数据。通过综合列表，用户可以比较开源和专有工具的不同功能，如数据溯源、数据质量保障和数据协作，满足多样化的数据管理需求。

hatespeechdata - 多语言仇恨言论数据集汇总与研究资源

Github仇恨言论在线辱骂多语言开源项目数据集社交媒体

该项目汇集了涵盖多种语言的仇恨言论、在线辱骂和攻击性语言数据集。收录内容包括来自不同平台的文本、图像和音频数据。项目旨在为自然语言处理系统提供训练资源，以提升有害内容检测能力。此外，项目还提供关键词列表和贡献指南，为研究人员和开发者改进在线内容审核和仇恨言论检测技术提供支持。

geospatial-data-catalogs - 地理空间数据集目录汇总工具

GithubSTAC云计算平台地理空间数据开放数据开源项目数据目录

本项目整合了主流云平台的地理空间数据目录，支持CSV和JSON格式输出，方便开发者快速检索和使用数据。通过每日更新和提供相关资源链接，确保用户能够获取最新、最全面的地理空间数据信息。

3D-PointCloud - 点云技术研究进展与应用综述

3D视觉Github开源项目点云目标检测自动驾驶语义分割

instruction-datasets - 大语言模型指令微调数据集汇总

GithubInstruction TuningNLP多语言大语言模型开源项目数据集

该项目整理了大语言模型指令微调所需的多种数据集，包括金标准、银标准/LM生成和偏好数据集。内容涵盖多语言和多模态任务，提供指令-响应对和人类偏好评分等资源。这些数据集有助于提升模型的指令跟随、对话和任务执行能力，为NLP研究和开发提供重要参考。

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该项目提出了Cross-Modality Fusion Transformer (CFT)多光谱目标检测方法,利用Transformer架构融合RGB和热红外图像信息。CFT在FLIR、LLVIP等数据集上取得了优秀的检测结果,尤其在夜间场景表现突出。这为多光谱目标检测提供了一种新的解决方案。

ai-audio-datasets - 提供多语言、多情感的语音、音乐和音效数据支持AI模型训练

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AI Audio Datasets (AI-ADS) 🎵 提供多样化的语音、音乐和音效数据集，适用于生成式AI、AIGC、AI模型训练、智能音频工具开发及音频应用。该项目包含多种数据集，如AISHELL、阿拉伯语语音语料库、AudioMNIST等，覆盖多种语言和情感，适合多种语音识别和合成研究。用于训练多语种语音识别、语音转文字及语音情感转换等AI系统，提升AI音频技术的应用和开发水平。

superpixel-benchmark - 超像素算法的全面评估与性能比较

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该项目是一款全面的超像素算法评估平台，评估28种算法在5个数据集上的性能。通过参数优化和使用边界召回率、分割错误率、解释方差等指标，实现了客观和公平的比较。项目包含Docker实现、平均指标计算工具和详细文档，适用于研究人员和开发者进行深入研究与应用。

PaddleDetection - 目标检测套件支持多任务开发部署

GithubPaddleDetectionPaddlePaddle开源项目深度学习目标检测计算机视觉

PaddleDetection是基于PaddlePaddle的目标检测开发套件，支持通用、小目标、旋转框等多种检测任务。它提供PP-YOLOE、PP-PicoDet等高性能模型和丰富的模型组件，注重产业应用，帮助开发者实现从数据准备到模型部署的全流程开发。

ViTAE-Transformer-Remote-Sensing - 遥感图像解释的视觉变压器模型集合

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ViTAE-Transformer-Remote-Sensing项目致力于遥感图像解释领域的视觉变压器模型研究。该项目涵盖遥感预训练、场景识别、语义分割和目标检测等多项任务,提出了RVSA和MTP等创新模型架构和训练方法。项目还开发了SAMRS大规模遥感分割数据集。这些成果有助于推进遥感基础模型的发展,为遥感应用提供技术支持。项目成果包括遥感预训练研究、场景识别模型、语义分割技术和目标检测算法。RVSA和MTP等创新架构提升了模型性能和效率。SAMRS数据集的开发为遥感分割任务提供了大规模训练资源。

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