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 TXTOGSOD-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✅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-1.0Optical 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sarSAR 合成孔径雷达图像子集COCOCOCO 格式整体标注 json 文件imagespng 格式原始图像划分 test/train 子集labelsYOLO 格式 txt 标签文件VOCVOC 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

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