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说明文档

Y8-Naval.ONNX

一个简洁的舰船识别/跟踪模型，用于遥感数据流（即卫星图像、无人机画面），主要基于 0.1109/JSTARS.2021.3104230 提供的数据集进行训练。

示例

示例 2

示例 3

补充

如需查看不同类型的示例，以下是该模型在模拟环境中的表现：额外示例

训练数据

xView 数据集图像采集自 WorldView-3 卫星，地面分辨率为 0.3 米。这些图像来源于多个地理位置，重点关注包含舰船目标的图像。由于 xView 图像尺寸较大，它们被切割成 930×930 像素的切片，重叠区域为 150 像素，共生成 532 张图像。每张图像都重新标注了水平边界框和旋转边界框。

此外，还包含了 HRSC2016 数据集的 1,057 张图像和 FGSD 数据集的 1,846 张图像，其中对标注错误的数据进行了修正，并为之前遗漏的小型舰船目标添加了标注。

包含来自空客舰船检测挑战赛（Airbus Ship Detection Challenge）的 21 张图像，以及来自中国卫星（如高分二号和吉林一号）的 17 张图像。

使用谷歌地球图像必须遵守谷歌的使用条款。所有图像及其相关标注仅供学术用途，禁止商业使用。

注意事项

请确保使用适当的设置，以便可靠地检测到给定输入中的每一艘舰船：

示例 1

调整置信度以捕获 CG-47/提康德罗加级巡洋舰

示例 1.5

兼容 transformers.js

SixOpen/Y8NavalONNX

作者 SixOpen

transformers

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创建时间: 2024-05-25 17:08:02+00:00

更新时间: 2024-05-28 21:21:57+00:00

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文件 (13)

.gitattributes

README.md

Y8Naval.onnx ONNX

Y8Navaleigexample.gif

config.json

examples/Y8Nex1.5.PNG

examples/Y8Nex1.PNG

examples/Y8Nex2.PNG

examples/Y8Nex3.PNG

onnx/model.onnx ONNX

onnx/model_quantized.onnx ONNX

preprocessor_config.json

quantize_config.json