目标检测-遥感图像检测数据集及下载链接汇总大全（持续更新中）

声明本文数据集来源于网络和公开资料请勿将其用于任何商业牟利行为。本文内容仅供学术交流与研究参考如因不当使用导致的法律后果由使用者自行承担。一、DOTA (A Large-scale Dataset for Object Detection in Aerial Images)介绍目前遥感领域最知名、影响力最大的数据集由武汉大学发布。特点包含多种分辨率、多种传感器Google Earth, GF-2等支持水平框HBB和旋转框OBB标注。版本V1.015类2,806张图像18.8万个实例。V1.5增加“集装箱起重机”类对极小目标10像素进行了精细标注。V2.0增至18类新增机场、直升机坪1.1万张图像179万个实例带注释图像示例。图像示例下载链接官方下载链接https://captain-whu.github.io/DOTA/index.htmlhttps://captain-whu.github.io/DOTA/index.html个人整理百度网盘链接通过网盘分享的文件DOTA.rar 链接: https://pan.baidu.com/s/1e2LSft8HatMMD-syia07-g?pwdy5mt 提取码: y5mt --来自百度网盘超级会员v6的分享当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文ARTICLE{9560031, author{Ding, Jian and Xue, Nan and Xia, Gui-Song and Bai, Xiang and Yang, Wen and Yang, Michael and Belongie, Serge and Luo, Jiebo and Datcu, Mihai and Pelillo, Marcello and Zhang, Liangpei}, journal{IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence}, title{Object Detection in Aerial Images: A Large-Scale Benchmark and Challenges}, year{2021}, volume{}, number{}, pages{1-1}, doi{10.1109/TPAMI.2021.3117983}}二、DIOR / DIOR-R介绍由西北工业大学韩军伟教授团队发布。特点规模大类别分布更均衡。DIOR-R 是其旋转框版本。规格20个类别飞机、机场、棒球场、篮球场、桥梁等23,463张图像约19万个实例。图像示例下载链接官方下载链接https://pan.baidu.com/s/1iLKT0JQoKXEJTGNxt5lSMg#list/path%2F当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文Ke Li, Gang Wan, Gong Cheng*, Liqiu Meng, Junwei Han*. Object detection in optical remote sensing images: a survey and a new benchmark. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 159: 296-307, 2020. Gong Cheng, Jiabao Wang, Ke Li, Xingxing Xie, Chunbo Lang, Yanqing Yao, Junwei Han. Anchor-free Oriented Proposal Generator for Object Detection. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2022.三、FAIR1M介绍由中国科学院空天信息创新研究院发布针对精细化识别设计。特点类别极其详尽。例如“飞机”细分为波音、空客等具体型号“车辆”细分为小车、卡车、厢式货车等。规格5大类37个子类超过100万个实例4万多张图像。图像示例下载链接官方下载链接https://www.aircas.ac.cn/dtxw/kydt/202409/t20240918_7364598.html飞浆下载链接https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/77871当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文article{SUN2022116, title {FAIR1M: A benchmark dataset for fine-grained object recognition in high-resolution remote sensing imagery}, journal {ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing}, volume {184}, pages {116-130}, year {2022}, issn {0924-2716}, doi {https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2021.12.004}}四、NWPU-RESISC45介绍是由西北工业大学 (NWPU) 创建的遥感图像场景分类 (RESISC) 公开基准数据集。规格该数据集包含 31,500 张图像涵盖 45 个场景类别每个类别包含 700 张图像。图像示例下载链接https://pan.baidu.com/s/1mifR6tU#list/path%2F当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文Gong Cheng, Junwei Han, Xiaoqiang Lu. Remote Sensing Image Scene Classification: Benchmark and State of the Art. Proceedings of the IEEE, 105(10): 1865-1883, 2017.五、NWPU VHR-10介绍早期的经典数据集适合入门或轻量级算法验证。特点包含10类物体数据量较小800张图像易于快速实验。图像示例下载链接https://pan.baidu.com/s/1DWibgMXGbC1V5aAuN54JUA?pwd1234当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文Gong Cheng, Junwei Han, Peicheng Zhou, Lei Guo. Multi-class geospatial object detection and geographic image classification based on collection of part detectors. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 98: 119-132, 2014. (http://dx.doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.10.002).六、RSOD (Remote Sensing Object Detection)介绍武汉大学发布的针对四类特定目标的数据集。类别飞机Aircraft、油罐Oil Tank、操场Playground、立交桥Overpass。图像示例下载链接官方下载链接https://github.com/RSIA-LIESMARS-WHU/RSOD-Dataset-飞浆下载链接https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/122410当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文Z Xiao, Q Liu, G Tang, X Zhai, Elliptic Fourier transformation-based histograms of oriented gradients for rotationally invariant object detection in remote-sensing images, International Journal of Remote Sensing, vol. 36, no. 2, 2015七、HRSC2016 (High-Resolution Ship Collections)介绍专门针对舰船检测的高分辨率数据集。特点图像主要来自海面和港口包含各种排列紧密的船只是研究旋转框算法的首选。图像示例下载链接官方下载链接https://ieee-dataport.org/documents/hrsc2016kaggle下载链接https://www.kaggle.com/datasets/guofeng/hrsc2016当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文Zikun Liu, Hongzhen Wang, Lubin Weng, Yiping Yang, HRSC2016, IEEE Dataport, April 12, 2025, doi:10.21227/km4k-0385八、SODA介绍SODA 数据集是一个大规模的小目标检测基准数据集包含 SODA-D 和 SODA-A 两个子数据集分别侧重于驾驶场景和空中场景。下载链接官方下载链接https://shaunyuan22.github.io/SODA/当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文Gong Cheng, Xiang Yuan, Xiwen Yao, Kebing Yan, Qinghua Zeng, Xingxing Xie, Junwei Han. Towards large-scale small object detection: Survey and benchmarks. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45(11): 13467-13488, 2023.九、MAR20介绍MAR20数据集是一个公开可用的遥感图像军用飞机识别数据集仅供研究用途。该数据集包含3842张图像涵盖20种类型共计22341个实例并标注了水平边界框和方向边界框。下载链接https://pan.baidu.com/s/1VpQGGoSVTdFCtROVnH4s3A?pwdwye2当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文Wenqi Yu, Gong Cheng, Meijun Wang, Yanqing Yao, Xingxing Xie, Xiwen Yao, Junwei Han. MAR20: A Benchmark for Military Aircraft Recognition in Remote Sensing Images. Journal of Remote Sensing (Chinese), 2022.十、UCAS-AOD (Aerial Object Detection)介绍由中国科学院大学发布是遥感目标检测早期的经典数据集。特点类别精简图像背景相对干净非常适合作为新算法的消融实验验证集。类别飞机1000张7482个实例、车辆510张7114个实例。标注包含水平框HBB和旋转框OBB。下载链接https://pan.baidu.com/s/1Y90QDVR0xylWq9wRoslCjA?pwdkm41当您全部或部分使用此数据集时请引用以下论文Zhu, H., Chen, X., Dai, W., Fu, K., Ye, Q., Jiao, J. (2015). Orientation robust object detection in aerial images using deep convolutional neural network. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 3735-3739.