WHU建筑实例分割数据集（已转换为COCO标准格式）

简介：
本数据集包含华中科技大学开发的建筑实例分割样本，现已按照COCO标准格式进行转换和优化，便于研究人员使用。 《WHU建筑物实例分割数据集：深度学习在遥感图像分析中的应用》 该数据集以标准COCO格式呈现，为深度学习研究提供了宝贵的资源。包含7152张高分辨率的遥感图像，总计覆盖了约20万栋建筑物，并具有0.3米的地面分辨率，这意味着图像细节非常清晰，便于精确识别和分割。 设计初衷是支持mask RCNN等实例分割网络的训练与测试。Mask R-CNN是一种用于目标检测和像素级分割的深度学习模型，在处理遥感图像时能够准确地识别并分离出每个建筑物的实例，这对于城市规划、灾害监测及环境研究等领域具有重要意义。 实例分割在计算机视觉中是一个重要任务，它不仅要求识别物体，还要区分同一类别的不同个体。在遥感图像分析中，这项技术有助于理解城市布局、统计建筑数量、评估城市扩张趋势以及灾后快速损失评估。 该数据集的特点在于其大规模和高精度：7152张图像足以让模型进行充分学习；每栋建筑物都精确标注确保了训练数据的质量。0.3米的地面分辨率使得每个像素对应实际地面的0.3米，对于定位和测量建筑至关重要。 利用此数据集，研究者可以开发出自动识别并分割建筑的深度学习模型，极大地提高了遥感图像分析效率，并通过持续优化提升建筑物检测准确性，实现自动化、高效的城市管理和规划。WHU建筑物实例分割数据集是遥感图像处理、建筑提取及实例分割领域的宝贵资源。其应用推动了深度学习在这些领域的发展，为智慧城市和环境保护等多个行业带来了科技革新。