Ships in Satellite Imagery
Conjunto de datos de imágenes de satélite extraídas de PlanetScope con anotaciones precisas para la clasificación binaria de la presencia de barcos.
4000 imágenes PNG de 80x80 píxeles RGB, con etiquetas binarias «barco» o «no barco»
CC BY-SA 4.0
Descripción
Este conjunto de datos contiene 4000 imágenes de satélite RGB (80 x 80 píxeles) extraídas de escenas de PlanetScope alrededor de la bahía de San Francisco. Cada imagen está anotada para indicar la presencia o ausencia de un barco. Las imágenes capturan varios tamaños, orientaciones y condiciones atmosféricas, y ofrecen un panel realista para entrenar y evaluar los algoritmos de detección de objetos por visión artificial.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Desarrollar modelos para la detección automática de barcos en imágenes de satélite
- Seguimiento de la actividad portuaria y las cadenas logísticas marítimas
- Algoritmos de prueba para la clasificación binaria y el análisis de imágenes de baja resolución
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, podemos ampliar este conjunto de datos con imágenes satelitales multiespectrales o de alta resolución. Una anotación más detallada (tipo de barco, número, dirección) podría enriquecer el uso. La integración con otros datos geoespaciales fortalecería las aplicaciones.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de visión satelital
- Ingenieros de ML principiantes
- Proyectos de vigilancia marítima
🔧 Herramientas compatibles
- TensorFlow
- PyTorch
- OpenCV
- Keras
- Planet API
💡 Consejo
Utilice los metadatos del GPS para enriquecer la contextualización geoespacial de las imágenes.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la resolución de las imágenes de este conjunto de datos?
Cada imagen tiene 80 x 80 píxeles RGB, con una resolución espacial de aproximadamente 3 metros por píxel.
¿Se puede usar este conjunto de datos para detectar objetos que no sean barcos?
Principalmente no, las anotaciones son específicas de la detección binaria de barcos. El conjunto de datos debe enriquecerse para incluir otros objetos.
¿La licencia CC BY-SA impone alguna restricción en particular?
Sí, cualquier reutilización debe citar la fuente y compartir los derivados bajo la misma licencia (Share-Alike).
