深度学习遥感图像分类常用数据集简介及下载指引
欢迎来到深度学习在遥感图像分类领域的资源页面。本页面精心整理了一系列广泛应用于学术研究与实际项目的遥感图像分类数据集，旨在帮助研究人员和开发者快速找到适合他们项目需求的数据资源。以下是精选的数据集列表及其基本信息，涵盖了不同的应用场景和规模，帮助您从入门到深入探索遥感图像的分类挑战。
数据集概览
1. UC Merced Land-Use Data Set
- 图像大小: 256x256
- 类别数: 21
- 图像总数: 2100
- 特点: 每类100张图像，适用于初步学习和方法验证。
2. WHU-RS19 Data Set
- 图像大小: 600x600
- 类别数: 19
- 图像总数: 约1005张
- 特点: 高分辨率图像，适于高精度分类研究。
3. SIRI-WHU Data Set
- 图像大小: 200x200
- 类别数: 12
- 图像总数: 2400
- 特点: 细致分类，每类200张图像。
4. RSSCN7 Data Set
- 图像大小: 400x400
- 类别数: 7
- 图像总数: 2800
- 特点: 针对特定场景的深度分析。
更多数据集…
还包括AID, NWPU, UAV-123, INRIA aerial image, DOTA等数据集，它们各自具有不同的图像尺寸、类别数目和应用场景，满足从基础到高级的不同研究需求。
如何获取？
每个数据集的具体下载地址已在原文章中详细列出。由于网络链接的动态性，请访问资源介绍文章获取最新下载链接。每项数据集的详细说明、大小和发布时间亦可在文中查找到，确保您能够顺利获得所需数据，并遵守相应的版权协议。
使用与贡献
在使用这些数据集进行研究或开发时，请务必遵循各自的授权协议，并尊重作者的劳动成果。如果您有新的数据集或更新信息，也欢迎社区成员分享交流，促进遥感图像处理领域的发展。
开始您的探索之旅吧，祝您研究顺利，创新无限！
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