RS5M

下载500万遥感图文对,训练你的遥感视觉语言模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 19 🐛 待处理 6 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 323
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源数据集,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

RS5M 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队om-ai-lab
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源数据集,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型foundation-models,remote-sensing,vision-and-language
GitHub 星标★ 323
上线时间2023-06-17 00:00:00
代码更新2025-03-17
仓库体积45.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

RS5M是一个面向遥感领域的大规模视觉-语言数据集,由复旦大学等机构发布,旨在解决遥感图像理解中缺乏高质量图文对数据的问题。该数据集包含超过500万张遥感图像及其对应的自然语言描述,覆盖场景分类、目标检测、语义分割等多种任务。RS5M的核心能力在于为遥感领域的视觉-语言预训练模型提供训练数据,支持图像-文本检索、图文匹配、零样本分类等应用。项目提供了数据下载、预处理脚本和评估基准,并配套了基于CLIP的基线模型训练代码,方便研究者快速上手。通过将遥感图像与语义丰富的文本对齐,RS5M显著提升了模型对遥感图像的理解能力,弥补了通用视觉-语言数据集在遥感场景下的不足。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 323

核心亮点

  • 数据规模大,500万图文对,远超同类遥感数据集
  • 覆盖多任务,支持场景分类、目标检测等,通用性强
  • 提供基线模型和评估代码,开箱即用

不足之处

  • 数据下载需申请,可能受限于网络或审批流程
  • 文档以英文为主,中文社区支持待观察

适用场景

  • 遥感图像检索与问答系统开发
  • 遥感基础模型预训练(如CLIP适配)
  • 零样本遥感场景分类与目标识别

替代项目

RemoteCLIP、SkyScript、FMoW

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