# HRSC2016遥感图像舰船目标检测数据集

**Repository Path**: open-rs/HRSC2016

## Basic Information

- **Project Name**: HRSC2016遥感图像舰船目标检测数据集
- **Description**: HRSC2016由西北工业大学于2016年发布，数据源自Google Earth的高分辨率可见光遥感影像，覆盖全球六大港口（如圣迭戈、长滩港等），包含海上航行与近岸停泊的舰船目标
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 3
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-08-14
- **Last Updated**: 2025-08-24

## Categories & Tags

**Categories**: gis

**Tags**: None

## README

<h1 align="center">HRSC2016数据集</h1>

### 1、数据来源：

HRSC2016由西北工业大学于2016年发布，数据源自**Google Earth的高分辨率可见光遥感影像**，覆盖全球六大港口（如圣迭戈、长滩港等），包含海上航行与近岸停泊的舰船目标。影像空间分辨率为0.4–2米，标注经专业团队结合地理信息校验，确保目标位置与类别精确性。

### 2、数据集规模与特性：

- **图像规模**：共包含**1,061张有效标注图像**（原始1,680张中剔除未标注样本），按训练集、验证集、测试集划分为436张、181张和444张。
- **目标标注**：标注**2,976个舰船实例**，采用**旋转边界框（OBB）**格式，提供目标位置、角度及船头方向信息，兼容多级分类体系：
  - **一级**：通用类别“船”；
  - **二级**：航母、军舰、商船、潜艇4大类；
  - **三级**：27个细分类别（如“尼米兹级航母”“阿利·伯克级驱逐舰”）。
- **数据难点**：涵盖密集排列（港口并排舰船）、小目标（最小尺寸300×300像素）、复杂背景（近岸纹理干扰）及云雾遮挡等挑战场景。
 
### 3、核心应用：

- **旋转目标检测算法验证**：作为**遥感领域首个OBB标注数据集**，支撑旋转敏感模型（如RRPN、R3Det）的开发与评估，在YOLOv5s改进模型中检测精度达92.90%。
- **细粒度舰船分类研究**：通过三级分类体系推动轻量化分类网络（如MobileNetV3+注意力机制）优化，解决军舰与民用船只的形态混淆问题，助力军事侦察与海事监管。
- **多任务技术拓展**：支持目标检测与轮廓提取一体化模型（如FCN+Faster R-CNN），轮廓提取精度达97.40%，并推动星载嵌入式平台的实时处理应用。