数据集概述
本数据集为论文《Rotation-Aware Representation Learning for Remote Sensing Image Retrieval》的配套实验数据，包含实验结果、外部函数、训练测试数据及算法模型代码，支持研究工作的验证与复现，提供达成相同结论所需的全部工具，涵盖数据、代码与说明文档三类核心内容。
文件详解
- 压缩文件
- 文件名称：code_and_data.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：包含论文实验相关的完整代码与数据，内部结构涵盖"data"（实验结果）、"lib"（外部函数）、"make_data"（训练测试数据）、"fmt-vgg.py"（FMT-RAN模型）、"stn.py"（ST-RAN的STN模块）、"st_ran.py"（ST-RAN模型）等核心内容
- 说明文档
- 文件名称：README
- 文件格式：无扩展名
- 字段映射介绍：包含数据集目的、结构、许可证及联系方式等说明信息
- 许可证文件
- 文件名称：LICENSE
- 文件格式：无扩展名
- 字段映射介绍：记录MIT许可证内容，明确数据使用权限
数据来源
合肥学院人工智能与大数据学院应用优化研究所
适用场景
- 遥感图像检索算法验证: 用于复现旋转感知表示学习算法的实验过程，验证其在遥感图像检索任务中的性能
- 旋转不变特征学习研究: 基于实验数据探索遥感图像旋转不变表示的学习机制与优化方向
- 遥感图像处理模型对比: 以本实验数据为基准，对比不同旋转感知模型在遥感图像检索中的效果
- 学术研究复现支持: 为相关领域研究者提供可复现的实验环境与数据，推动遥感图像检索技术的迭代
