LEVIR数据集由大量800×600像素和0.2m?1.0m/像素的高分辨率GoogleEarth图像和超过22k的图像组成。
LEVIR数据集涵盖了人类居住环境的大多数类型地面特征，例如城市，乡村，山区和海洋。
数据集中未考虑冰川，沙漠和戈壁等极端陆地环境。
数据集中有3种目标类型：飞机，轮船（包括近海轮船和向海轮船）和油罐。
一切图像总共标记了11k个独立边界框，包括4,724架飞机，3,025艘船和3,279个油罐。
每个图像的平均目标数量为0.5。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。