我们发布了一个用于评测遥感影像半监督目标检测的大规模未标注数据集RSUL

为了更好地评测未标注数据对半监督目标检测的性能，我们使用Google Earth和OpenStreetMap制作了一个包含18万幅遥感影像的大规模未标注数据集RSUL，该数据集比当前已有的标注数据集大10倍左右，可以支持对半监督算法的有效评估。

数据集通过OpenStreetMap的POI数据进行针对性采集，存在和DOTA和DIOR等数据集匹配的大部分目标类型。

Github链接：

https://github.com/RSIA-LIESMARS-WHU/RSUL

下载链接：

https://huggingface.co/datasets/heiyukk/RSUL

或者：

https://pan.baidu.com/share/init?surl=4H3eMfPpvOxfNTr99d66kw&pwd=wcpp

数据集在全球范围的覆盖地点

数据集规模

数据集内可能的目标分布规模

我们采用DOTA、DIOR等数据集作为标注数据集，RSUL作为未标注数据集，评测了多个半监督目标检测算法性能