前言
【转载】:遥感影像数据集汇总 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习实训社区 (baidu.com)
在使用深度学习处理遥感影像的过程中,经常在数据集上遇到各种问题:
找不到针对自己任务的数据集
数据集网址404或龟速下载
数据集在空间分辨率、图像尺寸等方面不符合需求
现在,遥感影像数据集汇总 项目可以助你解决上述问题。
该项目是一个遥感影像领域常用的深度学习数据集的汇总,包括数据集基本信息,并附上数据集源地址与Aistudi备份链接(包括详细的类别信息,提供高速下载)。
目前本项目共收录
图像分类数据集27个(整理完结);
目标检测数据集31+个(整理完结);
图像分割数据集36+个(整理完结);
变化数据集14个;
高光谱分类3个(整理完结);
高光谱检测2个(整理完结);
高光谱分割8个(整理完结);
多标签分类2个(整理完结);
视频跟踪1个(整理完结);
遥感影像场景分类
收集网络中开源的、关于遥感影像 场景分类的深度学习数据集
main ref
https://captain-whu.github.io/DiRS/
https://mp.weixin.qq.com/s/kThlSqItIwuCFTIfC_-5lQ
Moving and Stationary TargetAcquisition and Recognition (MSTAR) 8class
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
368 * 368 * 3
|
8
|
9466
|
0.3m
|
STARLOS SAR
|
1996
|
Defense Advanced Research Projects Agency and the Air Force Research Laboratory
|
- 源地址:https://www.kaggle.com/atreyamajumdar/mstar-dataset-8-classes
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/78849
UCMerced_LandUse
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
21
|
21 * 100 = 2100
|
1 foot
|
USGS
|
2010
|
加利福尼亚大学
|
- 源地址:http://weegee.vision.ucmerced.edu/datasets/landuse.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/51628
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1ryrLb5HnCw0Uxzbpva9Vnw 提取码:n71j
WHU-RS19
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
600 * 600 * 3
|
19
|
19 * 50± = 1005
|
最高0.5 m
|
GoogleEarth
|
2012
|
武汉大学
|
- 源地址:http://captain.whu.edu.cn/repository.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/51733
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1-w68vcKpj0NYlOltEWdi6w 提取码:gpjd
RSSCN7
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
400 * 400 * 3
|
7
|
7 * 400 = 2800
|
未知
|
GoogleEarth
|
2015
|
武汉大学
|
- 源地址:https://sites.google.com/site/qinzoucn/documents
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52117
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1wS3-TgykUS5svytVsJnU-Q 提取码:ppy1
RS_C11
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
512 * 512 * 3
|
11
|
10 * 100± = 1232
|
约0.2m
|
GoogleEarth
|
2016
|
中科院
|
- 源地址:https://www.researchgate.net/publication/271647282_RS_C11_Database/comments
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52227
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1sOIaya_CibyZhx2RTd3C_Q 提取码:hdnr
NWPU-RESISC45
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
45
|
45 * 700 = 31500
|
0.2~30m
|
GoogleEarth
|
2016
|
西北工业大学
|
- 源地址:http://www.escience.cn/people/JunweiHan/NWPU-RESISC45.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/51873
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1gkvrsiN4r3CpAl3k-UfIkA 提取码:3n0g
AID
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
600 * 600 * 3
|
30
|
30 * 300± = 10000
|
0.5~8m
|
GoogleEarth
|
2017
|
武汉大学
|
- 源地址:https://captain-whu.github.io/AID/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52025
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1dWMqt6y8Xe7g2gjpygOALQ 提取码:svzw
GID
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
56 * 56 * 4
56 * 56 * 3
|
15
|
15 * 2000 = 30000
|
未知
|
高分2
|
2018
|
武汉大学
|
- 源地址:https://x-ytong.github.io/project/GID.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55324
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1Xux-3nKTbu1v3Mp5tdyM7A 提取码:d3qs
RSD46-WHU
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
46
|
117000
|
0.5~2m
|
GoogleEarth、天地图
|
2017
|
武汉大学
|
- 源地址:https://github.com/RSIA-LIESMARS-WHU/RSD46-WHU
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52359
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1WNR8wV86jl_g04JX7bCpNQ 提取码:gn2a
PatternNet
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
38
|
38 * 800 = 30400
|
0.062~4.693m
|
GoogleMap
|
2018
|
武汉大学
|
- 源地址:https://sites.google.com/view/zhouwx/dataset#h.p_Tgef10WTuEFr
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52411
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1_1KgQFi7QaUp8p6dz3TbWw 提取码:j2y2
AIRS
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
10000 * 10000 * 3
|
1
|
857 train,94 val, 96 test
|
0.075m
|
LINZ Data Service
|
2018
|
University of Tokyo等
|
- 源地址:https://www.airs-dataset.com/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/74274
Satellite Images of Hurricane Damage
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
128 * 128 * 3
|
2
|
23000
|
未知
|
2018
|
University of Washington等
|
- 源地址:https://www.kaggle.com/kmader/satellite-images-of-hurricane-damage
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/88155
How-to-make-high-resolution-remote-sensing-image-dataset
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
数据源
|
发布时间
|
空间分辨率
|
256 * 256 * 3
|
5
|
533
|
谷歌地球
|
2018
|
0.075m
|
- 源地址:https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/79472533
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/88597
OPTIMAL-31
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
31
|
31* 60 = 1860
|
未知
|
GoogleEarth
|
2019
|
西北工业大学
|
- 源地址:http://crabwq.github.io/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/51798
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1ETHM44DuZYpKkUTqTxs4-w 提取码:1dyd
WiDS Datathon 2019
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
256 * 256 * 3
|
1
|
11000train
|
Planet
|
2019
|
Stanford
|
3m
|
- 源地址:https://www.kaggle.com/c/widsdatathon2019/data
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/76927
Continual Learning Benchmark for Remote Sensing Image Scene Classification (CLRS)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
256 * 256 * 3
|
25
|
15,000
|
Google Earth, Bing Map, Google Map, and Tianditu
|
2020
|
中南大学
|
0.26 m to 8.85 m
|
- 源地址:https://github.com/lehaifeng/CLRS
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/76417
SenseEarth Classify
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
100 * 100 ~ 12655 * 12655 * 3
|
28
|
~70000
|
未知
|
2020
|
商汤科技
|
0.2~153m
|
- 源地址:https://rs.sensetime.com/competition/index.html#/info
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52728
Multi-View Datasets,CV-BrCT
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
500 * 475 * 3
|
8
|
24171 * 2
|
航空影像及地面街景影像
|
2020
|
Federal University of Minas Gerais
|
- 源地址:http://www.patreo.dcc.ufmg.br/2020/07/22/multi-view-datasets/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/58013
Multi-View Datasets,AiRound
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
500 * 475 * 3
|
11
|
3495 * 4
|
Sentinel-2等多源数据
|
2020
|
Federal University of Minas Gerais
|
- 源地址:http://www.patreo.dcc.ufmg.br/2020/07/22/multi-view-datasets/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/58760
SIRI-WHU
SIRI-WHU:google
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
200 * 200 * 3
|
12
|
12 * 200 = 2400
|
2m
|
GoogleEarth
|
2016
|
武汉大学
|
SIRI-WHU:USGS
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
10000 * 9000 * 3
|
4
|
1
|
2 foot
|
USGS
|
2016
|
武汉大学
|
- 源地址:http://www.lmars.whu.edu.cn/prof_web/zhongyanfei/e-code.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/51921
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/14C4Km92FekHy2dWsrXLckA 提取码:6259
RSI-CB
RSI-CB128
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
45
|
36000
|
0.3–3m
|
多源
|
2017
|
中南大学
|
RSI-CB256
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
35
|
24000
|
0.3–3m
|
多源
|
2017
|
中南大学
|
- 源地址:https://github.com/lehaifeng/RSI-CB
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52487
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1f77k5g8mhsSzxPantyxemA 提取码:246r
SAT
SAT-4
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
备注
|
28 * 28 * 4
|
4
|
500,000
|
1-6m
|
NAIP dataset
|
2015
|
路易斯安那州立大学与NASA
|
采用MATLAB的.mat数据存储格式
|
SAT-6
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
备注
|
28 * 28 * 4
|
6
|
405,000
|
1-6m
|
NAIP dataset
|
2015
|
路易斯安那州立大学与NASA
|
采用MATLAB的.mat数据存储格式
|
- 源地址:http://csc.lsu.edu/~saikat/deepsat/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52534
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1LKCAPAz-DVGTkjQ1DMS0_Q 提取码:12du
V-RSIR
rs VArcGIS
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
38
|
59071
|
0.07 ~ 19.11m
|
ArcGIS World Imagery
|
2020
|
中南大学
|
rs VBing
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
38
|
58944
|
0.07 ~ 38.22m
|
Bing World Imagery
|
2020
|
中南大学
|
rs VGoogle
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
38
|
59404
|
0.075 ~ 9.555m
|
VGoogle
|
2020
|
中南大学
|
- 源地址:
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/47630
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/47638
https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/47619
rs sensetime
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
100 * 100 * 3 ~
12655 * 12655 * 3
|
50
|
60040
|
0.2~153m
|
未知
|
2020
|
商汤科技SenseEarth
|
- 源地址:https://rs.sensetime.com/competition/index.html#/data
rscup
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
512 * 512 * 3
|
45
|
197,121
|
未知
|
2019
|
rscup组委会
|
- 源地址:http://rscup.bjxintong.com.cn/#/theme/1
Planet: Understanding the Amazon from Space
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
备注
|
256 * 256 * 3
256 * 256 * 4
|
17
|
40480
|
3m
|
plant传感器
|
2017
|
Planet、SCCON公司
|
多标签
|
- 源地址:https://www.kaggle.com/c/planet-understanding-the-amazon-from-space/data
brazilian coffee scenes
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
64 * 64 * 3
|
2
|
2,876
|
未知
|
SPOT传感器
|
2015
|
米纳斯联邦大学
|
- 源地址:http://patreo.dcc.ufmg.br/2017/11/12/brazilian-coffee-scenes-dataset
遥感影像目标检测
收集网络中开源的、关于遥感影像 目标检测的深度学习数据集
main ref
https://captain-whu.github.io/DiRS/
https://mp.weixin.qq.com/s/QGIFeriC3s0xvok-TVhmPQ
https://zhuanlan.zhihu.com/p/113579163
TAS
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
792 * 636 * 3
|
1
|
30
|
1,319
|
HBB
|
Google Earth
|
2008
|
斯坦福大学
|
- 源地址:http://ai.stanford.edu/~gaheitz/Research/TAS/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53806
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1jGUThjNj3GsU0EIAQlQaiw 提取码:t7lo
OIRDS
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256~640 * 256~640 * 3
|
5
|
900
|
1800
|
约0.15m
|
OBB
|
USGS、DARPA、VIVID
|
2009
|
雷神公司等
|
- 源地址:https://sourceforge.net/projects/oirds/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53461
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/173yxlf279R8EESlT7mxbPw 提取码:k8di
SZTAKI-INRIA Building Detection Benchmark
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
700± * 700± * 3
|
1
|
9
|
665
|
OBB
|
未知
|
2012
|
MTA SZTAKI
|
- 源地址:http://web.eee.sztaki.hu/remotesensing/building_benchmark.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/77674
UCAS_AOD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1000± * 1000± * 3
|
2
|
976
|
6,950
|
OBB
|
Google Earth
|
2014
|
中科院
|
- 源地址:https://onedrive.hyper.ai/home/UCAS-AOD
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53318
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1E9L-S6baxLDjSDTYlm985g 提取码:sd6l
NWPU VHR-10
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
500~1100 * 500~1100 * 3
|
10
|
1510
|
14,596
|
HBB
|
Google Earth、Vaihingen
|
2014
|
西北工业大学
|
- 源地址:http://www.escience.cn/people/gongcheng/NWPU-VHR-10.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52812
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1Wm73acTD1WfBM_YZlKMjXw 提取码:35wf
HRSC2016
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1100± * 1100± * 3
|
27
|
1,061
|
2,976
|
OBB
|
Google Earth
|
2016
|
西北工业大学
|
- 源地址:https://sites.google.com/site/hrsc2016/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54106
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1BO2UX6dICVa33qUqIMCFrw 提取码:shbp
DLR3k
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
5616 * 3744 * 3
|
7
|
20
|
14,235
|
0.13m
|
OBB
|
无人机(Canon Eos 1Ds Mark III)
|
2016
|
德国航天航空中心
|
- 源地址:https://www.dlr.de/eoc/en/desktopdefault.aspx/tabid-12760/22294_read-52777
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/xxxxx
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1hIbSQd-XdHxpmYIdFYHCQw 提取码:1lpx
RSOD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1044~1288 * 915~992 * 3
|
4
|
976
|
6,950
|
HBB
|
Google Earth、天地图
|
2017
|
武汉大学
|
- 源地址:https://github.com/RSIA-LIESMARS-WHU/RSOD-Dataset-
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52980
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1lUooUOJE2QCpCXSBrzKysQ 提取码:pqih
TGRS-HRRSD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
152~10569 * 152~10569 * 3
|
13
|
21,761
|
55,740
|
0.15 ~ 1.2m
|
HBB
|
Google Earth、百度地图
|
2017
|
中科院
|
- 源地址:https://github.com/CrazyStoneonRoad/TGRS-HRRSD-Dataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53186
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1hru_vjugopeJCXT7SguhcQ 提取码:row5
SSDD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
500 * 500 * 3
|
1
|
1160
|
2456
|
1~15m
|
HBB、OBB
|
RadarSat-2、TerraSAR-X、Sentinel-1
|
2017
|
武汉大学
|
- 源地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58404659
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54806
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1tcKcCTjUXJJW–erUFyzqg 提取码:hb0d
OpenSARShip
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1
|
41
|
11346
|
Chip
|
Sentinel-1
|
2017
|
上海交通大学
|
- 源地址:http://opensar.sjtu.edu.cn/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/77017
ships in satellite imagery
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
80 * 80 * 3
|
1
|
4000
|
1000+
|
Planet
|
2017
|
Planet Team
|
3m
|
- 源地址:https://www.kaggle.com/rhammell/ships-in-satellite-imagery
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/77233
LEVIR
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
800 * 600 * 3
|
3
|
22,000
|
11,000
|
0.2∼1.0m
|
HBB
|
Google Earth
|
2018
|
北京航天航空大学
|
- 源地址:http://levir.buaa.edu.cn/Code.htm
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53714
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1kfTozB7SHIH1ioaJdzHwFA 提取码:eydb
VisDrone2019-DET
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
500~2,000* 500~2,000 * 3
|
10
|
10,209
|
54,200
|
HBB
|
无人机数据
|
2018
|
天津大学
|
- 源地址:https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54054
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1ZvWrcRimr-UMU1QI1P6Y8g 提取码:fcjs
MASATI
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
512± * 512± * 3
|
7
|
7,389
|
未知
|
HBB
|
Bing Maps
|
2018
|
阿利坎特大学
|
- 源地址:https://www.iuii.ua.es/datasets/masati/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53895
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1t84BiCmTY8PTBnjBGf0gbQ 提取码:npwo
ITCVD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
备注
|
5616 * 3744 * 3
|
1
|
135
|
23543
|
0.1 m
|
HBB
|
航拍影像
|
2018
|
University of Twente Research Information
|
标注为mat格式
|
- 源地址:https://research.utwente.nl/en/datasets/itcvd-dataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54674
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1TA2_HU3qb96-lXkZJ5BtEg 提取码:6hht
DIOR
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
800 * 800 * 3
|
20
|
23463
|
190288
|
0.5 ~ 30 m
|
HBB
|
Google Earth
|
2019
|
西北工业大学
|
- 源地址:http://www.escience.cn/people/JunweiHan/DIOR.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53045
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1Z3xJC_l5MpGSFuW0u4shuQ 提取码:vt56
AIR-SARShip
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1000 * 1000 * 3
|
1
|
300
|
2040
|
1~3m
|
HBB
|
高分3
|
2019
|
《雷达学报》编辑部
|
- 源地址:http://radars.ie.ac.cn/web/data/getData?dataType=SARDataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54270
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1NnLVijCr0BN8CIg86srDUA 提取码:bfri
SAR-Ship
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
1
|
210
|
43,819
|
1.7~25m
|
HBB
|
高分3、哨兵1
|
2019
|
中科院
|
- 源地址:https://github.com/CAESAR-Radi/SAR-Ship-Dataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54361
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/13MViO0EdhCZSNlesF-32Bg 提取码:s0qf
iSAID
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
800~13, 000 * 800~13, 000 * 3
|
15
|
2,806
|
655,451
|
OBB
|
Google Earth、JL-1、GF-2
|
2019
|
武汉大学
|
- 源地址:https://captain-whu.github.io/iSAID/index.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/73458
Bridge Dataset
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
4800 * 2843 * 3
|
1
|
500
|
500+
|
HBB
|
Google Earth、 OpenStreetMap
|
2019
|
Federal University of Minas Gerais
|
- 源地址:http://www.patreo.dcc.ufmg.br/2019/07/10/bridge-dataset/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/57457
HRSID
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
800 * 800 * 3
|
1
|
5604
|
16951
|
0.5~3 m
|
HBB
|
Sentinel-1B、TerraSAR-X、TanDEM-X
|
2020
|
电子科技大学
|
- 源地址:https://github.com/chaozhong2010/HRSID
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54512
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/13MViO0EdhCZSNlesF-32Bg 提取码:s0qf
RarePlanes
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
512 * 512 * 3
|
10
|
1244 train,263 test
|
~14,700
|
HBB
|
WorldView-3
|
2020
|
In-Q-Tel、AI.Reverie
|
0.3~1.5m
|
- 源地址:https://www.cosmiqworks.org/RarePlanes/
https://www.graviti.cn/open-datasets/RarePlanes
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/70215
FAIR1M
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
1000~10000 * 1000~10000 * 3
|
36
|
15000+
|
100 0000+
|
OBB
|
Gaofen satellites、Google Earth
|
2021
|
中科院等
|
0.3 ~ 0.8m
|
- 源地址:http://gaofen-challenge.com
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/78453
VEDAI
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
512 * 512 * 4
1024 * 1024 * 4
|
9
|
1210
|
3640
|
0.125m
|
OBB
|
Utah AGRC
|
2015
|
卡昂大学
|
- 源地址:https://downloads.greyc.fr/vedai/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53383
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1t3qCIUnEpJ1lIUTZpjlCyw 提取码:doid
DOTA
DOTA1.0
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
800~4000 * 800~4000 * 3
|
15
|
2806
|
188282
|
OBB
|
Google Earth、高分2、吉林1
|
2018
|
武汉大学
|
DOTA1.5
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
800~4000 * 800~4000 * 3
|
16
|
2806
|
400000±
|
OBB
|
Google Earth、高分2、吉林1
|
2019
|
武汉大学
|
- 源地址:https://captain-whu.github.io/DOTA/index.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53125
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/19AhrPGnbrPwCdHsThv0XBQ 提取码:avsl
SZTAKI-INRIA
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
800± * 800±
|
1
|
9
|
665
|
OBB
|
未知
|
2012
|
MTA SZTAKI、INRIA Sophia-Antipolis
|
- 源地址:http://web.eee.sztaki.hu/remotesensing/building_benchmark.html
COWC
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
2,000~19,000 * 2,000~19,000
|
1
|
53
|
32,716
|
0.15m
|
one dot
|
Utah
|
2016
|
劳伦斯利弗莫尔国家实验室
|
- 源地址:https://gdo152.llnl.gov/cowc/
Functional Map of the World Challenge
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
4bands
8bands
|
63
|
31
|
1,000,000
|
one dot
|
Utah
|
2016
|
劳伦斯利弗莫尔国家实验室
|
- 源地址:https://www.iarpa.gov/challenges/fmow.html
https://github.com/fMoW/dataset
CARPK
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
未知
|
1
|
1,573
|
106,233
|
未知
|
无人机
|
2017
|
台湾国立大学
|
- 源地址:https://lafi.github.io/LPN/
rscup
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1024 * 1024 * 3
|
18
|
未知
|
未知
|
OBB
|
GF, JL, Google Earth, Aerial
|
2019
|
rscup组委会
|
- 源地址:http://rscup.bjxintong.com.cn/#/theme/2
planet-understanding-the-amazon-from-space
- 源地址:https://www.kaggle.com/c/planet-understanding-the-amazon-from-space/data
airbus-ship-detection
- 源地址:https://www.kaggle.com/c/airbus-ship-detection
Open AI Tanzania Building Footprint Segmentation Challenge
- 源地址:https://competitions.codalab.org/competitions/20100
MAFAT Challenge - Fine-Grained Classification of Objects from Aerial Imagery
- 源地址:https://competitions.codalab.org/competitions/19854
遥感影像图像分割
收集网络中开源的、关于遥感影像 图像分割的深度学习数据集
main ref
https://captain-whu.github.io/DiRS/
https://mp.weixin.qq.com/s/x-sgus9bJz7esbsRvb-IfA
https://www.dlr.de/eoc/en/desktopdefault.aspx/tabid-12760/
http://www.patreo.dcc.ufmg.br/category/downloads/datasets/
Massachusetts Roads
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1500 * 1500 * 3
|
1
|
804
|
航空影像
|
2013
|
University of Toronto
|
- 源地址:https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/data/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/56961
Massachusetts Builds
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1500 * 1500 * 3
|
1
|
151
|
航空影像
|
2013
|
University of Toronto
|
- 源地址:https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/data/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/57019
Zurich Summer
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
600~1600 * 600~1600 * 4
|
8
|
20
|
QuickBird
|
2015
|
The University of Edinburgh, Scotland (UK)
|
0.62m
|
- 源地址:https://sites.google.com/view/zhouwx/dataset#h.p_hQS2jYeaFpV0
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55102
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1_Cydh88pJXKJnmlvUv2y6Q 提取码:u7cr
ERM-PAIW
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
4000± * 4000± * 3
|
1
|
41
|
航空影像
|
2015
|
German Aerospace Center (DLR)
|
- 源地址:https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/data/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/57293
HD-Maps
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
4000± * 4000± * 3
|
4
|
20
|
航空影像
|
2016
|
German Aerospace Center (DLR)
|
- 源地址:https://www.cs.toronto.edu/~vmnih/data/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/57162
BDCI2017
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
8000± * 8000± * 3
|
5
|
5
|
未知
|
2017
|
BDCI
|
- 源地址:https://www.datafountain.cn/competitions/270
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55424
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1sww-vuY9m4snAJY9IFRnIA 提取码:ocnn
Learning Aerial Image Segmentation From Online Maps
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
3000± * 3000± * 3
|
2
|
1671
|
Google Maps、OpenStreetMap
|
2017
|
TH Zürich
|
- 源地址:https://zenodo.org/record/1154821#.X4rCKS6HqUm
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/56140
2018 Open AI Tanzania Building Footprint Segmentation Challenge(TBF)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
40000± * 40000± * 3
|
1
|
13
|
航空影像
|
2018
|
SUZA
|
- 源地址:https://competitions.codalab.org/competitions/20100
http://www.graphnetcloud.cn/4-10
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/76145
WHDLD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
6
|
4940
|
UC Merced
|
2018
|
武汉大学
|
- 源地址:https://sites.google.com/view/zhouwx/dataset#h.p_hQS2jYeaFpV0
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55589
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1MgOUJpmClc_h4CLzJVQYvQ 提取码:gvui
DLRSD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
21
|
2100
|
USGS National Map
|
2018
|
武汉大学
|
- 源地址:https://sites.google.com/view/zhouwx/dataset#h.p_hQS2jYeaFpV0
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55005
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1CmRdyNdz85ji0Z7JsrCHDw 提取码:1y38
DeepGlobe Land Cover Classification Challenge
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
2448 * 2448 * 3
|
7
|
803
|
DigitalGlobe
|
2018
|
CVPR
|
0.5m
|
- 源地址:http://deepglobe.org/challenge.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55681
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1D-RpKNNuP5L-hLo4H-8txA 提取码:lk1a
DeepGlobe Road Detection Challenge
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1024 * 1024 * 3
|
1
|
6,226
|
DigitalGlobe
|
2018
|
CVPR
|
- 源地址:http://deepglobe.org/challenge.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55682
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1uvZ7dUOjkt9_i120hr9JUQ 提取码:74be
Aeroscapes
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
720 * 720 * 3
|
11
|
3269
|
航空影像
|
2018
|
Carnegie Mellon University
|
- 源地址:https://github.com/ishann/aeroscapes
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55222
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1-AcaV3nTDsBibbzk6Y92kw 提取码:zodm
Map Challenge
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
标注格式
|
300 * 300 * 3
|
1
|
341,058
|
Google Map
|
2018
|
crowdAI
|
json
|
- 源地址:https://www.crowdai.org/challenges/mapping-challenge ;https://www.jianshu.com/p/90efc39975da
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54858
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1keRAm0OEanCDuRUPpUra6A 提取码:pm0m
38-Cloud: A Cloud Segmentation Dataset
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
384* 384 * 4
|
1
|
8400
|
Landsat 8
|
2018
|
Science Simon Fraser University
|
- 源地址:https://github.com/SorourMo/38-Cloud-A-Cloud-Segmentation-Dataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/56236
WHU Building Dataset,Satellite dataset Ⅰ (global cities)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
512 * 512 * 3
|
1
|
204
|
QuickBird, Worldview series, IKONOS, ZY-3
|
2019
|
武汉大学
|
0.3 ~ 2.5m
|
- 源地址:https://study.rsgis.whu.edu.cn/pages/download/building_dataset.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55774
WHU Building Dataset,Satellite dataset Ⅱ (East Asia)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
512 * 512 * 3
|
1
|
17388
|
QuickBird, Worldview series, IKONOS, ZY-3
|
2019
|
武汉大学
|
0.45 m
|
- 源地址:https://study.rsgis.whu.edu.cn/pages/download/building_dataset.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/56356
WHU Building Dataset,Aerial imagery dataset
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
512 * 512 * 3
|
1
|
8,189
|
未知
|
2019
|
武汉大学
|
0.3 m
|
- 源地址:https://study.rsgis.whu.edu.cn/pages/download/building_dataset.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/56502
DroneDeploy
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
6000± * 6000± * 3
|
7
|
35 train, 8 val, 12 test
|
航空影像drones
|
2019
|
DroneDeploy
|
0.1 m
|
- 源地址:https://github.com/dronedeploy/dd-ml-segmentation-benchmark
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/79283
RoadTracer
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
4096 * 4096 * 3
|
1
|
3000
|
Google earth、OSM
|
2019
|
MIT
|
0.6m
|
- 源地址:https://github.com/mitroadmaps/roadtracer/
https://github.com/tansor/VecRoad
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/74848
ORSSD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
500± * 500± * 3
|
8
|
600train,200test
|
Google Earth
|
2019
|
北京交通大学
|
- 源地址:https://hub.fastgit.org/rmcong/ORSSD-dataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/98275
EORSSD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
500± * 500± * 3
|
8
|
1400train, 600test
|
Google Earth
|
2020
|
北京交通大学
|
- 源地址:[https://hub.fastgit.org/rmcong/EORSSD-dataset ]https://hub.fastgit.org/rmcong/EORSSD-dataset )
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/98372
Land Cover from Aerial Imagery(landcover_ai)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
9000 * 9500 * 3,4200 * 4700 * 3
|
3
|
41
|
public geodetic resource
|
2020
|
linuxpolska
|
0.25m,0.5m
|
- 源地址:https://landcover.ai/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/76629
UAVid
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
4096 * 2160 * 3 or 3840 * 2160 * 3
|
8
|
300
|
航空影像
|
2020
|
University of Twente
|
- 源地址:https://www.uavid.nl/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55774
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/14y_il9Axq_vMYQGdfz9JqQ 提取码:4dv7
95-Cloud: An Extension to 38-Cloud Dataset
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
384 * 384 * 4
|
1
|
34,701
|
Landsat 8
|
2020
|
Simon Fraser University
|
- 源地址:https://github.com/SorourMo/95-Cloud-An-Extension-to-38-Cloud-Dataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/56839
AI+遥感影像
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
8
|
100000
|
未知
|
2020
|
全国人工智能大赛组委会
|
- 源地址:https://www.datafountain.cn/competitions/457
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/51568
BDCI2020
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3
|
7
|
145981
|
未知
|
2020
|
BDCI
|
- 源地址:https://www.datafountain.cn/competitions/475
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/56051
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1XiECAvdc0UIOpyPHMvR09w 提取码:71sz
mini Inria Aerial Image Labeling Dataset
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
512 * 512 * 3
|
1
|
30000 train, 2500 test
|
航空影像
|
2021
|
天池大赛
|
0.3 m
|
- 源地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531872/introduction
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/70361
ISPRS 2D Semantic Labeling Contest
Postdam
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
6000 * 6000 * 3
|
6
|
38
|
航空影像
|
2012
|
ISPRS
|
0.05m
|
Vaihingen
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
1000~4000 * 1000~4000 * 3
|
6
|
33
|
航空影像
|
2012
|
ISPRS
|
0.09m
|
- 源地址:https://www2.isprs.org/commissions/comm2/wg4/benchmark/semantic-labeling/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55153 ; https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/55408
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1Mu-rzPorbtsYr1XJpkJq-Q 提取码:n4i0
GID
GID Fine Land-cover Classification_15classes
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
7200 * 6800 * 4
7200 * 6800 * 3
|
15
|
10
|
高分2
|
2018
|
武汉大学
|
0.8 to 10m
|
GID Large-scale Classification_5classes
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
7200 * 6800 * 4
7200 * 6800 * 3
|
5
|
150
|
高分2
|
2018
|
武汉大学
|
0.8 to 10m
|
- 源地址:https://x-ytong.github.io/project/GID.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54878 ; https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/54934
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/1Xux-3nKTbu1v3Mp5tdyM7A 提取码:d3qs
UDD
UDD5
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
4096± * 2160± * 3
|
5
|
120 trian,40 val
|
无人机数据(DJI Phantom 4)
|
2018
|
北京大学
|
UDD6
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
4096± * 2160± * 3
|
6
|
106 trian,35 val
|
无人机数据(DJI Phantom 4)
|
2018
|
北京大学
|
- 源地址:https://github.com/MarcWong/UDD
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/75675
BH-DATASET
BH-POOLS
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
3840 * 2160 * 3
|
1
|
200
|
GoogleEarth
|
2020
|
Federal University of Minas Gerais
|
BH-WATERTANKS
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
3840 * 2160 * 3
|
1
|
200
|
GoogleEarth
|
2020
|
Federal University of Minas Gerais
|
- 源地址:http://www.patreo.dcc.ufmg.br/2020/07/29/bh-pools-watertanks-datasets/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/57579
Inria Aerial Image Labeling Dataset
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
未知
|
1
|
未知
|
航空影像
|
2017
|
Inria Sophia Antipolis - Mediterran ee, TITANE team; Inria Saclay, TAO team, France
|
0.3 m
|
- 源地址:https://project.inria.fr/aerialimagelabeling/ ;https://hyper.ai/datasets/5428
rscup
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
7200 * 6800 * 4
|
16
|
train 8, val 2, test 10
|
高分二号MSS影像
|
2019
|
rscup组委会
|
4 m
|
- 源地址:http://rscup.bjxintong.com.cn/#/theme/3
suichang dataset
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
256 * 256 * 4
|
10
|
16017
|
高分系列
|
2021
|
浙江大学、天池大赛
|
0.8~ 2m
|
- 源地址:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531860/rankingList
LRSNY
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
1000 * 1000 * 3
|
1
|
716 train, 220 val, 432 test
|
未知
|
2021
|
IEEE
|
0.5 m
|
- 源地址:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9333652
ftp://154.85.52.76/LRSNY/
遥感影像变化检测
收集网络中开源的、关于遥感影像 变化检测的深度学习数据集
main ref
https://captain-whu.github.io/DiRS/
https://mp.weixin.qq.com/s/GN9SEztb61cm0ukn81SzbgA
SZTAKI-INRIA AirChange
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
952 * 640 * 3, 2 time
|
1
|
13 * 2
|
未知
|
2009
|
MTA SZTAKI
|
1.5m
|
- 源地址:http://web.eee.sztaki.hu/remotesensing/airchange_benchmark.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/77781
AIST Building Change Detection(ABCD)
fixed-scale
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
160 * 160 * 6, 2 time
|
1
|
4,253 * 2
|
aerial images
|
2017
|
AIST
|
1.5m
|
resized
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
128 * 128 * 3, 2 time
|
1
|
4,223 * 2
|
aerial images
|
2017
|
AIST
|
- 源地址:https://github.com/gistairc/ABCDdataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/79596
WHU Building Change Detection Dataset
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
32,207 * 15,354 * 3, 2 time
|
1
|
1 * 2
|
航空影像
|
2018
|
武汉大学
|
0.2m
|
- 源地址:https://study.rsgis.whu.edu.cn/pages/download/building_dataset.html
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/79035
season-varying
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
256 * 256 * 3, 2 time
|
1
|
10000train, 3000val, 3000test
|
Google Earth (DigitalGlobe)
|
2018
|
GosNIIAS
|
0.03~1m
|
- 源地址:https://paperswithcode.com/dataset/cdd-dataset-season-varying
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/78676
Onera Satellite Change Detection (OSCD)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
600± * 600± * 13, 2 time
|
1
|
14 * 2 train, 10 * 2 test
|
Sentinel-2
|
2018
|
Universit´e Paris-Saclay、 T´el´ecom ParisTech
|
- 源地址:https://rcdaudt.github.io/oscd/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/72898
Multi-temporal Scene WuHan (MtS-WH)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
7200 * 6000 * 4,2 time
|
9
|
190 * 2
|
IKONOS传感器
|
2019
|
武汉大学
|
- 源地址:http://sigma.whu.edu.cn/newspage.php?q=2019_03_26
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/70452
High Resolution Semantic Change (HRSCD)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
10000 * 10000 * 3, 2 time
|
6
|
291
|
IGS’s BD ORTHO database
|
2019
|
ETH Zürich / EcoVision Lab
|
0.5 m
|
- 源地址:https://rcdaudt.github.io/hrscd/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/87088
Change Detection Dataset(CDD)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
984 * 740 * 224, 600 * 500 * 224, 390 * 200 * 242, 2 time
|
3,5
|
3 * 2
|
HYPERION,AVIRIS sensor
|
2019
|
未知
|
未知
|
- 源地址:https://gitlab.citius.usc.es/hiperespectral/ChangeDetectionDataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/89523
xBD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
1024 * 1024, 3/4/8 band, 4 state
|
4
|
22068
|
DigitalGlobe
|
2020
|
MIT
|
- 源地址:https://xview2.org/dataset
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/86660
Google dataset
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
1000~5000 * 1000~5000 * 3, 2 time
|
1
|
20
|
Google Earth
|
2020
|
ieee
|
0.55 m
|
- 源地址:https://github.com/daifeng2016/Change-Detection-Dataset-for-High-Resolution-Satellite-Imagery
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/75099
LEVIR-CD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
1024 * 1024 * 3, 2 time
|
1
|
637
|
Google Earth
|
2020
|
北京航空航天大学
|
0.5 m
|
- 源地址:https://justchenhao.github.io/LEVIR/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/75459
SenseEarth ChangeDetection
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
512 * 512 * 3, 2 time
|
6
|
2968 train, 847 val
|
未知
|
2020
|
商汤科技
|
0.5~3m
|
- 源地址:https://rs.sensetime.com/competition/index.html#/info
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53484
SEmantic Change detectiON Data(SECOND)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
512 * 512 * 3, 2 time
|
6
|
4662 * 2
|
未知
|
2020
|
武汉大学
|
- 源地址:http://www.captain-whu.com/project/SCD/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/87088
Sun Yat-Sen University (SYSU)-CD
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
256 * 256 * 3, 2 time
|
1
|
20000 * 2
|
aerial image
|
2021
|
中山大学
|
- 源地址:https://hub.fastgit.org/liumency/SYSU-CD
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/98596
rscup
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
960 * 960 * 4, 2 time
|
1
|
未知
|
未知
|
2020
|
rscup组委会
|
- 源地址:http://rscup.bjxintong.com.cn/#/theme/4
遥感影像场景分类——多/高光谱
收集网络中开源的、关于高光谱遥感影像 图像分类的深度学习数据集
EuroSAT
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
64 * 64 * 3
64 * 64 * 13
|
10
|
27,000
|
10 m
|
哨兵2
|
2018
|
德国凯泽斯劳滕大学
|
- 源地址:https://github.com/phelber/eurosat
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/52650
- 百度云盘备份链接:https://pan.baidu.com/s/15PEr2iWIq-U0kBF7Jp8Fmg 提取码:d34f
TG1HRSSC
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
波谱范围
|
空间分辨率
|
512 * 512 * 1,512 * 512 * 54,512 * 512 * 52
|
9
|
204
|
天宫一号
|
2021
|
中国科学院空间应用工程与技术中心
|
0.5—0.8μm、1band(PAN), 0.4—1.0μm、54band((VNI), 1.0—2.5μm、52band((SWI),
|
5m(PAN), 10m(VNI), 20m(SWI)
|
- 源地址:http://www.msadc.cn/main/setsubDetail?id=1369487569196158978
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/86229
NaSC-TG2
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
波谱范围
|
空间分辨率
|
128 * 128 * 3, 128 * 128 * 14
|
10
|
20000
|
天宫二号
|
2021
|
中国科学院空间应用工程与技术中心
|
0.40–1.04 µm
|
|
- 源地址:http://www.msadc.cn/main/setsubDetail?id=1370312964720037889
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/86451
遥感影像目标检测——多/高光谱
收集网络中开源的、关于高光谱遥感影像 图像分类的深度学习数据集
Dstl Satellite Imagery Feature Detection
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
13348 * 3392 * 3,837 * 848 * 8,134 * 136 * 8
|
10
|
25 train, 32 test
|
250+
|
MultiPolygons
|
WorldView 3
|
2017
|
DigitalGlobe
|
全色0.31 m, 多光谱1.24 m, 短波红外7.5 m
|
- 源地址:https://www.kaggle.com/c/dstl-satellite-imagery-feature-detection/data
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/87506
xView
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
目标总数
|
分辨率
|
标注格式
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
3000± * 3000± * 3
3000± * 3000± * 8
|
60
|
1129
|
1,000,000
|
0.3m
|
HBB
|
WorldView 3
|
2018
|
DIUx、NGA
|
- 源地址:https://challenge.xviewdataset.org/data-download
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/53622
遥感影像图像分割——多/高光谱
收集网络中开源的、关于高光谱遥感影像 图像分割的深度学习数据集
main ref
https://mp.weixin.qq.com/s/S_TEoWyYFtdjtDeEXmpBPg
http://www.ehu.eus/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes
Salinas
Salinas scene
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
512 * 217 * 224
|
16
|
1
|
AVIRIS sensor
|
2011
|
未知
|
Salinas-A scene
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
83 * 86 * 224
|
6
|
1
|
AVIRIS sensor
|
2011
|
未知
|
- 源地址:http://www.ehu.eus/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/82020
Pavia Centre and University
Pavia Centre scene
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
波谱范围
|
1096 * 1096 * 102
|
9
|
1
|
ROSIS sensor
|
2011
|
NPavia university
|
0.43-0.86μm
|
Pavia University scene
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
波谱范围
|
610 * 610 * 103
|
9
|
1
|
ROSIS sensor)
|
2011
|
Pavia university
|
0.43-0.86μm
|
- 源地址:http://www.ehu.eus/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/81260
Washington DC MALL
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
波谱范围
|
1280 * 307 * 191
|
7
|
1
|
机载高光谱数据
|
2013
|
Spectral Information Technology Application Center of Virginia
|
0.4到2.4 µm
|
- 源地址:http://www.ehu.eus/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/83251
IKennedy Space Center (KSC)
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
波谱范围
|
512 * 614 * 176
|
13
|
1
|
NASA AVIRIS
|
2014
|
Pavia university
|
400–2500 nm
|
- 源地址:http://www.ehu.eus/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/81260
Botswana
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
波谱范围
|
1476 * 256 * 145
|
14
|
1
|
Hyperion sensor on EO-1
|
2014
|
未知
|
未知
|
- 源地址:http://www.ehu.eus/ccwintco/index.php/Hyperspectral_Remote_Sensing_Scenes
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/82578
Indian Pines
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
波谱范围
|
145 * 145 * 224;614 * 1848 * 224;2678 * 614 * 224
|
16
|
3
|
AVIRIS sensor
|
2015
|
Pursue univeristy
|
400–2500 nm
|
- 源地址:https://purr.purdue.edu/publications/1947/1
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/80970
HyRANK
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
250± * 1000± * 176
|
14
|
2train, 3val
|
Hyperion sensor (EO-1, USGS)
|
2018
|
National Technical University of Athen
|
- 源地址:https://www2.isprs.org/commissions/comm3/wg4/hyrank/
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/80840
RIT-18
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
9,393 * 5,642 * 7;8,833 * 6,918 * 7;12,446 * 7,654 * 7
|
18
|
3
|
Tetracam Micro-MCA6
|
2018
|
Rochester Institute of Technology
|
- 源地址:https://github.com/rmkemker/RIT-18
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/98991
遥感影像多标签分类
MLRSNet
图像大小
|
类别数
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
分辨率
|
最大标签数
|
256 * 256 * 3
|
46
|
109,161
|
Google Earth
|
2020
|
中国地质大学
|
0.1~10m
|
13
|
- 源地址:https://data.mendeley.com/datasets/7j9bv9vwsx/2
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/76804
BigEarthNet
图像大小
|
类别数
|
总样本数
|
分辨率
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
备注
|
120 * 120
60 * 60
20 * 20;
|
43
|
590326
|
10 m
20 m
60m
|
哨兵2
|
2019
|
柏林工业大学
|
多标签
|
遥感影像图像标题
收集网络中开源的、关于图像标题的深度学习数据集
main ref
https://github.com/201528014227051/RSICD_optimal
UCM caption
图像大小
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
名词数
|
句子总数
|
单样本句数
|
256 * 256 * 3
|
2100
|
USGS National Map
|
2016
|
中科院
|
21
|
10500
|
5
|
- 源地址:https://github.com/201528014227051/RSICD_optimal
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/90740
Sydney caption
图像大小
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
名词数
|
句子总数
|
单样本句数
|
500 * 500 * 3
|
613
|
Google Earth
|
2016
|
中科院
|
7
|
3065
|
5
|
- 源地址:https://github.com/201528014227051/RSICD_optimal
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/91126
RSICD
图像大小
|
图像总数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
名词数
|
句子总数
|
单样本句数
|
224 * 244 * 3
|
10921
|
Google Earth, Baidu Map, MapABC, Tianditu
|
2017
|
IEEE
|
30
|
2433
|
5
|
- 源地址:https://github.com/201528014227051/RSICD_optimal
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/90307
遥感影像视频目标检测
遥感影像视频跟踪
收集网络中开源的、关于图像标题的深度学习数据集
UAV123
视频大小
|
视频帧数
|
数据源
|
发布时间
|
发布组织
|
720 * 1280 * 3, jpg; 123 video sub-sequences
|
110,000 + frames, 10/30 FPS
|
UAV (DJIS1000)、UAV simulator
|
2017
|
King Abdullah University of Science and Technology
|
- 源地址:https://cemse.kaust.edu.sa/ivul/uav123
- aistudio备份链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/91853
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