FAIR1M数据集简介
概览
FAIR1M是一个专为细粒度目标识别设计的大型遥感图像数据集，尤其专注于飞机、船只和车辆这三大类别。该数据集旨在推动高分辨率遥感图像中的物体检测技术的发展，提供了丰富的标注资源，包括非水平定向边界框（Oriented Bounding Box, OBB），适用于学术研究。
数据详情
FAIR1M涵盖37个不同的类别，涵盖了广泛的物体，如不同型号的飞机、各式船只和各种车辆，还包括体育场地、道路设施等。数据集被划分为训练和测试两个部分，所有数据和标注遵守Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0许可证，确保了其在非商业用途上的免费使用和分享。
标注格式
数据标注采用了XML文件格式，每个对象用OBB表示，确保了在不同方向下物体边界的准确描绘。每个XML文件对应一张图像，其中包含了图像的尺寸信息和每个目标对象的坐标点序列，形成了闭合的多边形，精确地勾勒出目标轮廓。
文件结构
数据集的文件夹结构清晰，通常包含训练集和测试集，各自含有图像和对应的标注文件夹。例如：
train/：包含训练集的图像及标注images/labelXml/
test/：测试集的图像
使用指南
数据集的获取需通过官方指定渠道，确保合法合规地应用于学术研究中。使用者应严格遵守提供的许可协议，并在相关作品中正确引用FAIR1M数据集。
应用场景
FAIR1M特别适合于遥感图像分析、自动驾驶技术的辅助训练、无人机目标识别等多个领域的研究和应用开发。其细粒度分类和精确标注使得该数据集对于提升机器学习模型在特定物体识别的准确性尤为有价值。
请注意，由于数据集的持续维护与更新，具体细节可能随时间有所变化。在使用前，建议访问官方网站或最新发布的公告，以获取最新的数据集版本和使用说明。
这个 README.md 提供了FAIR1M数据集的基本概览，帮助潜在用户快速了解数据集的核心特点和应用方向。记得在正式使用前，详细阅读许可条款，尊重知识产权。