PlanesNet
Conjunto de datos de imágenes de satélite de la plataforma PlanetScope, anotado para la detección de aeronaves. Le permite entrenar modelos de visión automática robustos a partir de datos geoespaciales.
32'000 imágenes PNG (20 × 20), también disponibles en JSON
CC BY-SA 4.0
Descripción
PlanesNet es un conjunto de datos de imágenes de satélite que contiene 32 000 imágenes RGB pequeñas (20 × 20 píxeles) capturadas por los satélites Planet en varios aeropuertos de California. Cada imagen está anotada con una clase binaria: «plano» (plano visible) o «sin plano». Incluye casos difíciles, como tomas parciales, objetos confusos o escenas que los modelos anteriores clasificaron erróneamente.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrene modelos de detección de objetos en imágenes de satélite (visión integrada, drones)
- Automatice la vigilancia de los aeropuertos o el tráfico aéreo mediante IA
- Sirve como punto de referencia para la clasificación binaria compleja en parches de imágenes pequeñas
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, puede combinar los datos de PlanesNet con otras fuentes geoespaciales o meteorológicas, o enriquecer las imágenes mediante interpolación para obtener una superresolución. También es posible anotar otros objetos en las escenas completas proporcionadas o generar máscaras de segmentación.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Ingenieros de visión satelital
- Investigadores de defensa y geointeligencia
- Estudiantes de detección de objetos
🔧 Herramientas compatibles
- PyTorch
- TensorFlow
- IA rápida
- Visión rasterizada
- Keras
💡 Consejo
Combine este conjunto de datos con escenas completas para validar sus modelos en contextos reales.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos contiene coordenadas geográficas?
Sí, cada imagen está geolocalizada por latitud y longitud, lo que permite intersecciones geoespaciales.
¿Se incluyen las escenas completas en el archivo?
Sí, se proporcionan cuatro escenas satelitales completas para probar los modelos en imágenes reales.
¿Se puede entrenar un modelo de segmentación con este conjunto de datos?
No directamente, pero es posible generando máscaras a partir de las escenas completas disponibles.
