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摘要 基于监督学习的目标检测算法是当前目标检测的主流算法，高质量的数据集是目标检测算法获得良好检测性能的前提，数据集的数量和质量越大，模型的泛化能力越强，也就是说数据集决定了模型学习的上限。卷积神经网络以强监督的方式优化网络参数，通过比较预测帧与人工标注的真实帧来计算误差，然后将误差传入网络进行不断优化。强监督学习主要依靠大量图像作为模型进行不断学习，因此图像的数量和质量直接影响学习的结果。本文提出了一个用于检测空间中常见目标的数据集STAR-24K（即超过24000幅图像的空间目标识别数据集）。由于目前没有公开可用的空间目标检测数据集，我们从 NASA（美国国家航空航天局）和 ESA（欧洲航天局）官方网站发布的图片和视频等一系列渠道中提取了一些图片，并将其扩展到 24,451 张图片。我们对流行的物体检测算法进行了评估以建立基准。我们的 STAR-24K 数据集在 https://github.com/Zzz-zcy/STAR-24K 上公开。关键词：公开数据集、空间目标检测、深度学习、计算机视觉。
空间常见目标检测公共数据集
主要关键词
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