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多くの異なるカテゴリの船舶/船舶マークのない衛星船舶画像データセット

多くの異なるカテゴリの船舶/船舶マークのない衛星船舶画像データセット

4.4G
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Business Classification

このデータセットは、可視光スペクトルの光学的航空撮影画像による海上シーンを提供します。MASATIデータセットは、動的な海洋環境のカラー画像を含み、船舶検出方法の評価に使用できます。......

Data Structure ? 4.4G

    Data Structure ?

    *The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.

    README.md

    このデータセットは、可視光スペクトルの光学航空撮影画像による海上シーンを提供します。MASATIデータセットは、動的な海洋環境のカラー画像を含み、船舶検出方法の評価に使用できます。各画像には、異なる天候や光照条件下で1つまたは複数の目標物が含まれている可能性があります。データセットは、以下の7つのクラスに基づいてラベル付けされた6212枚の衛星画像から構成されています:陸地、海岸、海洋、船舶、複数船舶、海岸と船舶、および詳細。


    メインクラス  サブクラス  サンプル数  説明
    ----------  ---------      --------    -----------
    船舶  船舶      1015      海岸のない船舶がある海。
          詳細      1789      船舶の詳細。
          複数船舶      188      複数の船舶。
          海岸と船舶  121      船舶のある海岸。
    非船舶  海洋          1010      船舶のない海。
          海岸          1054      船舶のない海岸。
          陸地          1035      海のない陸地。

    評価のために、いくつかのクラスのサンプルをグループ化して、以下の3つの追加セットを定義しています:

    - セット1:公海や大洋上の船舶、または船舶のない公海。
    - セット2:セット1に加えて、2つの新しいサブセット:海岸近くの海上の船舶(海岸が見える場合)、および海岸(海岸が見えるが船舶のない海のシーン)。
    - セット3:セット2に加えて、3つの新しいサブセット:セット1と比較して低高度で取得した船舶画像、陸地(沿岸地域を含まない内陸)、および複数船舶(複数の船舶のインスタンス)。

    我々は、新しい海洋シーンを継続的に収集してアップロードする予定です。研究者がこのデータを使用する際に、結果とベンチマークをここに掲載します。あなたがこのデータに関する結果をここに掲載してほしい場合は、お問い合わせください(jgallego AT ua DOT es)

    このデータセットは、2016年3月から9月にかけて、ヨーロッパ、アフリカ、アジア、地中海、大西洋、および太平洋のさまざまな地域から収集されました。


    ライセンスとアクセス
    -------------------------------------------
    このデータセットは、非営利の研究または教育目的でのみ共有されます。このデータセットまたはその一部を使用する場合は、これらの利用規約を尊重し、元の公開論文を引用してください。

    すべてのデータは、Microsoft® Bing™ Mapsから取得されました。Bing Mapsの利用規約は、https://www.microsoft.com/maps/product/terms.html で確認できます。
    Microsoft® Bing™ Mapsに示されている利用規約のファイルを注意深く読んでください。


    ファイル形式
    -------------------------------------------
    衛星画像は、Bing MapsからRGB形式で取得され、画像に登録する関心領域に応じてサイズが異なります。一般的に、平均的な画像サイズは、空間解像度が約512 x 512ピクセルです。画像はPNG形式で保存され、ピクセル値はRGB色を表します。目標物と取得衛星との距離も変更され、異なる高度でのキャプチャが取得されています。


    関連論文(引用)
    -------------------------------------------
    このデータセットまたはその一部を使用する場合は、以下の論文を引用してください:

    @article{Gallego2017,
      author   = {Antonio - Javier Gallego, Antonio Pertusa, and Pablo Gil},
      title    = {Automatic Ship Detection from Optical Aerial Images with Convolutional
             Neural Networks},
      journal  = {ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing},
      year    = {2017},
    }

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