HSOD-BIT 是第一个大规模、高质量的高光谱显着目标检测基准数据集，旨在利用光谱信息的优势在显着目标检测任务中实现更高的精度。该数据集针对当代深度学习模型的数据需求，为 319 个高光谱数据立方体提供像素级手动标注，并生成相应的伪彩色图像。每个数据立方体包含 200 个波段，涵盖从可见光到近红外波段的光谱信息，空间分辨率高达 1240×1680 像素。除了常规场景外，该数据集还专门收集了具有挑战性的数据来​​反映现实世界的复杂性，例如相似的背景干扰、光照不均匀、过度曝光等具有挑战性的场景。这进一步增强了数据集的实用性和评估能力。