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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。

awesome-tiny-object-detection - 微小目标检测研究前沿技术与资源汇总
Github人工智能小目标检测开源项目深度学习目标检测计算机视觉
该项目汇集微小目标检测领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖普通微小目标、微小人脸和微小行人检测等多个子领域,同时提供相关数据集、综述文章和挑战赛信息。项目为研究人员和从业者提供了解该领域最新进展的重要参考。
LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合
GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人
LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据,为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集,适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时,平台更新最新数据集,助您获取行业前沿资源。
ir_datasets - 统一信息检索数据集接口的Python工具
GithubPython包ir_datasets信息检索开源项目数据集文档检索
ir_datasets是一个Python工具包,为信息检索领域的多种数据集提供统一接口。它可自动下载和处理公开数据集,并为非公开数据集提供获取指南。该工具支持Python和命令行使用,能处理大规模数据集,并修正已知问题。通过快速随机文档访问和灵活迭代切片等功能,ir_datasets简化了信息检索研究中的数据处理流程。
SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现
COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目
SSD是一种高效的目标检测框架,利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本,支持VGG架构并且易于扩展到其他变种,如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块,用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估,支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。
loghub - 系统日志数据集资源库 促进AI日志分析研究
AI分析GithubLoghub开源项目日志数据集系统日志
Loghub汇集了多个领域的原始系统日志数据集,包括分布式系统、超级计算机和操作系统等。这些未经处理的数据集保留了原始特征,为AI日志分析研究提供了重要资源。项目已获得450多个学术和工业组织的使用,并提供数据集下载和相关研究论文引用,全面支持日志分析研究。
SAT - 突破性医学图像分割模型,支持多模态多区域文本提示
GithubSAT医学图像分割多模态开源项目文本提示通用分割模型
SAT是一个基于72个公共3D医学分割数据集构建的通用医学图像分割模型。它通过文本提示可分割MR、CT、PET三种模态和8个人体区域的497个类别。相比传统专家模型,SAT在效率和性能上都有所提升。项目开源了完整代码、预训练模型和数据集,为医学图像分析和AI研究提供了新的工具和资源。
models - 产业级开源模型库,支持多场景端到端开发
Github图像分类开源模型库开源项目目标检测语义理解飞桨
飞桨开源模型库提供经过实践验证的主流模型,支持语义理解、图像分类、目标检测等场景,助力企业低成本开发和快速集成。模型库根据国内企业研发流程定制,广泛应用于能源、金融、工业、农业等领域,包含超过600个官方模型和260个生态模型。
ARKitScenes - 革新3D室内场景理解的大规模数据集
3D室内场景理解ARKitScenesGithubRGB-D数据集家具标注开源项目深度传感器
ARKitScenes是一个创新的3D室内场景理解数据集,利用移动RGB-D技术捕获数据。作为首个采用广泛可用深度传感器的RGB-D数据集,它涵盖了1,661个独特场景的5,047次捕获。数据集提供原始和处理后的数据、高分辨率深度图及手动标注的3D定向边界框。此外,项目还包含3D物体检测和RGB-D引导上采样的辅助脚本,为推进室内场景理解技术和应对真实世界挑战提供了宝贵资源。
datasets - 公共数据集下载和准备的实用库
GithubMNISTTensorFlow Datasetstf.data.Dataset定制化开源项目性能
TensorFlow Datasets是一个公共数据集下载和准备的实用库,简化数据集加载与处理。通过其API,用户可以访问和使用多个预构建数据集,优化训练管道性能,并确保数据的确定性与可重复性。详情请参考官方教程、指南及API文档,支持在Colab笔记本中交互式操作。此工具适合快速集成数据集与进行机器学习模型训练的开发者。
awesome-low-light-image-enhancement - 低光图像增强资源汇总,数据集、技术方法与性能指标
GithubICCV2023datasetslow light image enhancementmethodsmetrics开源项目
本页面提供全面的低光图像增强资源,包含数据集、研究方法(如学习型方法和Retinex方法等)、重要论文及性能评估指标。涵盖ICCV、IEEE、ArXiv等期刊的最新研究,提供多种实用代码资源与社区讨论链接。此资源汇总适用于夜间监控、自动驾驶、荧光显微镜等领域,助力低光照图像处理的发展。
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