摘要：ShipsNet是一个面向卫星遥感影像船舶识别任务的二分类数据集，影像采集区域覆盖美国加利福尼亚州旧金山湾和圣佩德罗湾。
数据集概述
ShipsNet是一个面向卫星遥感影像船舶识别任务的二分类数据集，影像采集区域覆盖美国加利福尼亚州旧金山湾和圣佩德罗湾。数据集包含4,000张80×80像素的RGB图像块，其中船舶类1,000张、非船舶类3,000张。图像来源于经过正射校正的PlanetScope卫星场景产品，地面空间分辨率约为3米，主要用于判断遥感图像中是否存在完整的大型船舶目标。
数据结构与关键特征
数据集提供shipsnet.zip和shipsnet.json两种格式。PNG文件名由类别标签、场景编号、经度和纬度组成；JSON文件包含data、labels、scene_ids和locations等字段，每幅图像以19,200个整数依次存储红、绿、蓝三个通道的像素值。船舶类图像以单艘完整船舶为中心，覆盖不同尺寸、方向和成像条件；非船舶类包括水域、植被、裸地、建筑、局部船舶及容易造成误判的高亮或强线性目标。此外，数据集提供8幅完整卫星场景，用于滑动窗口检测和模型性能可视化验证。
应用价值与研究方向
该数据集可用于港口船舶数量统计、港口繁忙程度监测、海上交通分析、物流供应链评估及大范围卫星影像自动解译。研究方向包括CNN与视觉Transformer二分类、遥感小目标检测、类别不平衡处理、困难负样本挖掘、虚警抑制、跨海域泛化及轻量化部署。还可结合目标检测、语义分割、地理坐标和多时相卫星影像，进一步开展船舶定位、港口动态监测、航运变化分析与异常活动识别。
数据集来源
由张家梁(Bob)整理并于2026年在7zcode平台公开发布。
数据集信息
免责声明与引用
数据仅用于科研与教学用途。若用于商业场景，请自行核验数据许可。如需引用，请在论文或报告中注明数据集名称与版本号。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：Datasets-553
文件大小：185M
原创声明：本数据集为整理作品
联系方式
开源协议
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