深度学习数据集 自然界物体 火星地表图像数据集,这个数据集总共包含73031个地标。从180张HiRISE浏览图像中检测和提取了10433个地标,从10433个原始地标增强了62598个地标。对于每个原始的地标,我们裁剪了一个方形边界框,包括地标的全部范围,以及左、右、上、下30像素的空白。每个裁剪的地标都被调整为227×227像素
深度学习数据集 自然界物体 恒星-星系分类数据集,这些图像是由位于印度奈尼塔的德瓦什塔尔天文台的1.3米内部望远镜拍摄的。捕获的原始图像的大小为2kx2k,从图像中减少到64×64的切割,以隔离单个图像中的源,星系有942张图片,恒星有3044张图片
深度学习数据集 自然界物体 火灾检测数据集,这个数据集包含10,003张图片,这些图片被分为3个不同的集合(训练、验证和测试)。它们被分开的比例是311。在5003张包含火灾的图片中,有2567张是通过将火灾图像叠加到新加坡道路视频中合成的。