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卫星图像中的船舶

卫星图像提供对各种市场的独特见解，包括农业、国防和情报、能源和金融。新的商业图像提供商，例如Planet，正在使用小型卫星群每天捕捉整个地球的图像。 大量的新图像已经超出了组织手动查看捕获的每张图像的能力，因此需要机器学习和计算机视觉算法来帮助自动化分析过程。 该数据集的目的是帮助解决在卫星图像中检测大型船舶位置的艰巨任务。自动化此过程可应用于许多问题，包括监控港口活动水平和供应链分析。 内容 该数据集由从加利福尼亚州旧金山湾和圣佩德罗湾地区收集的 Planet 卫星图像中提取的图像组成。它包括 4000 张 80x80 RGB 图像，标有“船舶”或“无船舶”分类。图像源自 PlanetScope 全画幅视觉场景产品，经正射校正至 3 米像素大小。 提供了一个压缩目录shipsnet.zip，其中包含 .png 图像形式的整个数据集。每个单独的图像文件名都遵循特定的格式：{label} _ {scene id} _ {longitude} _ {latitude}.png label：取值1或0，分别代表“ship”类别和“no - ship”类别。 场景 ID：从中提取图像的 PlanetScope 视觉场景的唯一标识符。场景 ID 可以与Planet API一起使用来发现和下载整个场景。 longitude_latitude：图像中心点的经度和纬度坐标，值之间用单个下划线分隔。 该数据集还作为 JSON 格式的文本文件分发shipsnet.json。加载的对象包含data、label、scene_ids和位置列表。