飞机遥感影像的数据集记录- 飞机检测数据集DIOR、NWPU VHR-10、DOTA、LEVIR和RSOD等,但是上述数据集没有提供飞机目标具体型号信息,仅适用于飞机目标检测不适用于飞机目标细粒度识别算法研究。- 1. 飞机切片目标分类任务MTARSI数据集:是针对遥感影像切片后的飞机目标分类任务,不包含飞机目标定位任务。- 2. 飞机目标细粒度识别算法研究FAIR1M数据集包含11类民用飞机型号分辨率优于1米,尺寸从上千到上万像素,目标呈现多角度分布,广泛应用于细粒度目标分类和检测等研究。数据集包含多种地面目标类别。类别包含波音系列(Boeing737、Boeing747、Boeing777和Boeing787)、空客系列(A220、A321、A330、和A350)、国产飞机(C919、ARJ21)和其他飞机类别(other-airplane),为研究飞机目标细粒度识别模型的鲁棒性和细粒度区分能力提供重要支持。“其他飞机”类别实例数最多,国产飞机类别C919和ARJ21占比较少,这对模型的泛化性提出较高要求。飞机目标在影像中的坐标位置较为均匀,其在图像中目标大小呈现小目标趋势。此外,飞机目标的宽高比例呈现一致性,目标尺度主要集中在宽度占比0.02至0.18、高度占比0.01至0.18之间,体现了不同机型在尺寸上的规律性特征,为飞机目标细粒度识别模型提供了稳定的几何基础。MAR20数据集包含20类军用飞机型号,且数据集包含多尺度信息,适合评估飞机目标细粒度识别任务。MAR20数据集是一个遥感影像军用飞机目标识别数据集,数据源为美国和俄罗斯等国家的60个机场,是目前规模最大的遥感影像军用飞机目标识别数据集。MAR20数据集共有3842张影像,尺寸大部分为800×800像素,其中共有20种飞机类别,6种机型来自俄罗斯空军基地,14种机型来自美国空军基地。数据集按照以下飞机型号顺序简称为A1-A20:SU-35、C-130、C-17、C-5、F-16、TU-160、E-3、B-52、P-3C、B-1B、E-8、TU-22、F-15、KC-135、F-22、FA-18、TU-95、KC-10、SU-34、SU-24。从类别实例分布来看,各类别的数据量存在一定差异,部分类别的样本数量较为均衡,而另一些类别则存在明显的多寡不均现象。此外,目标的空间分布(x和y坐标)呈现较为均匀的随机分布,未出现显著的聚集或偏移趋势。在目标的尺度特征(宽度和高度)方面,虽然整体分布较为集中,但仍然能够观察到小尺寸目标或少数大尺寸目标分布在内外围。总体而言,MAR20数据集具有类别不均、目标分布随机、尺寸变化范围较广等特点,这些特性为模型的学习与优化提供了多样性,也带来一定的挑战。