SCTD / SCTD2.0 完整数据集下载目录同时包含三种主流标注格式COCO JSON、VOC XML、YOLO TXTSCTD / SCTD2.0 数据集数据集介绍、下载| 目标检测 |水平框原始图像✅VOC标签✅|COCO 标签✅|YOLO 标签✅SCTD1.0SCTD2.0文章目录一、基本信息二、SCTD‑1.0三、SCTD‑2.0四、标注格式转换五、训练样例一、基本信息SCTD侧扫声呐常见目标检测公开数据集分为SCTD‑1.0、SCTD‑2.0国内水下声呐目标检测常用基准数据集由海军工程大学团队发布GitHub开源。论文《SCTD1.0:声呐常见目标检测数据集》计算机科学2021。GitHubhttps://github.com/MingqiangNing/SCTD成像类型侧扫声呐SSS灰度声呐图像包含部分合成孔径声呐、前视声呐样本图像噪声高、目标畸变严重、对比度低、存在强海底杂波干扰。目标类别3类ship沉船aircraft飞机残骸human遇难者人体标注格式原生PASCAL‑VOCxml。二、SCTD‑1.0图像总数357张声呐图目标标注框一共596个。样本分布沉船271飞机残骸57人体35类别不平衡人体样本最少属于小样本检测场景。官方划分GitHub链接中的数据未划分训练、测试集。三、SCTD‑2.0在1.0基础上扩充样本图像数量、目标实例进一步增加。目标类别维持 3 类不变ship沉船aircraft飞机残骸human遇难者人体标注格式原生PASCAL‑VOCxml。图像总数497 张图像标注目标实例总数813 个目标框四、标注格式转换SCTD‑1.0中官方未划分训练测试集本文未对其进行COCO格式转换只将原VOC格式转成YOLO格式。 SCTD ├─ ImageSets │ └─ Main │ └─ trainval.txt ├─ JPEGImages │ ├─ ️ *.jpg │ └─ ... ├─ VOC │ ├─ *.xml │ └─ ... └─ YOLO ├─ *.txt └─ ...SCTD‑2.0转换后的完整数据集文件夹内容包含COCO JSON、VOC XML、YOLO TXT三种主流标签 SCTD2.0 ├─ COCO │ ├─ instances_test.json │ └─ instances_train.json ├─ images │ ├─ test │ │ ├─ ️ *.jpg │ │ └─ ... │ └─ train │ ├─ ️ *.jpg │ └─ ... ├─ ImageSets │ └─ Main │ ├─ test.txt │ └─ trainval.txt ├─ VOC │ ├─ test │ │ ├─ *.xml │ │ └─ ... │ └─ train │ ├─ *.xml │ └─ ... └─ YOLO ├─ test │ ├─ *.txt │ └─ ... └─ train ├─ *.txt └─ ...文件夹释义COCOCOCO格式json标注文件train/test对应训练、测试集images原始图像train、test分别存放训练、测试jpg图片ImageSets/MainVOC数据集划分索引test.txt、trainval.txt记录样本文件名VOCVOC‑xml格式标注train/test子文件夹存放对应xml标签YOLOYOLO txt格式标注train/test存放归一化坐标的txt标签五、训练样例以YOLO 水平框标签为例进行训练
SCTD / SCTD2.0 完整数据集下载目录同时包含三种主流标注格式COCO JSON、VOC XML、YOLO TXTSCTD / SCTD2.0 数据集数据集介绍、下载| 目标检测 |水平框原始图像✅VOC标签✅|COCO 标签✅|YOLO 标签✅SCTD1.0SCTD2.0文章目录一、基本信息二、SCTD‑1.0三、SCTD‑2.0四、标注格式转换五、训练样例一、基本信息SCTD侧扫声呐常见目标检测公开数据集分为SCTD‑1.0、SCTD‑2.0国内水下声呐目标检测常用基准数据集由海军工程大学团队发布GitHub开源。论文《SCTD1.0:声呐常见目标检测数据集》计算机科学2021。GitHubhttps://github.com/MingqiangNing/SCTD成像类型侧扫声呐SSS灰度声呐图像包含部分合成孔径声呐、前视声呐样本图像噪声高、目标畸变严重、对比度低、存在强海底杂波干扰。目标类别3类ship沉船aircraft飞机残骸human遇难者人体标注格式原生PASCAL‑VOCxml。二、SCTD‑1.0图像总数357张声呐图目标标注框一共596个。样本分布沉船271飞机残骸57人体35类别不平衡人体样本最少属于小样本检测场景。官方划分GitHub链接中的数据未划分训练、测试集。三、SCTD‑2.0在1.0基础上扩充样本图像数量、目标实例进一步增加。目标类别维持 3 类不变ship沉船aircraft飞机残骸human遇难者人体标注格式原生PASCAL‑VOCxml。图像总数497 张图像标注目标实例总数813 个目标框四、标注格式转换SCTD‑1.0中官方未划分训练测试集本文未对其进行COCO格式转换只将原VOC格式转成YOLO格式。 SCTD ├─ ImageSets │ └─ Main │ └─ trainval.txt ├─ JPEGImages │ ├─ ️ *.jpg │ └─ ... ├─ VOC │ ├─ *.xml │ └─ ... └─ YOLO ├─ *.txt └─ ...SCTD‑2.0转换后的完整数据集文件夹内容包含COCO JSON、VOC XML、YOLO TXT三种主流标签 SCTD2.0 ├─ COCO │ ├─ instances_test.json │ └─ instances_train.json ├─ images │ ├─ test │ │ ├─ ️ *.jpg │ │ └─ ... │ └─ train │ ├─ ️ *.jpg │ └─ ... ├─ ImageSets │ └─ Main │ ├─ test.txt │ └─ trainval.txt ├─ VOC │ ├─ test │ │ ├─ *.xml │ │ └─ ... │ └─ train │ ├─ *.xml │ └─ ... └─ YOLO ├─ test │ ├─ *.txt │ └─ ... └─ train ├─ *.txt └─ ...文件夹释义COCOCOCO格式json标注文件train/test对应训练、测试集images原始图像train、test分别存放训练、测试jpg图片ImageSets/MainVOC数据集划分索引test.txt、trainval.txt记录样本文件名VOCVOC‑xml格式标注train/test子文件夹存放对应xml标签YOLOYOLO txt格式标注train/test存放归一化坐标的txt标签五、训练样例以YOLO 水平框标签为例进行训练
)
