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2020 CCF BDCI 遥感影像地块分割_训练数据及测试集A榜.zip

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简介：
本资源包含2020年CCF BDCI竞赛中遥感影像地块分割任务所需的训练数据和测试集A，适用于参赛者进行模型训练与评估。 2020 CCF BDCI 遥感影像地块分割_训练集 测试集A榜.zip

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  • 2020 CCF BDCI 遥感影像地块分割_训练数据及测试集A榜.zip
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    本资源包含2020年CCF BDCI竞赛中遥感影像地块分割任务所需的训练数据和测试集A，适用于参赛者进行模型训练与评估。 2020 CCF BDCI 遥感影像地块分割_训练集 测试集A榜.zip
     
  • 遥感图像地块划分模型训练数据集.zip
    优质
    本数据集包含用于训练和测试遥感图像地块划分模型的各类影像及标注信息。旨在促进农业、城市规划等领域中的精确地图绘制研究与应用。 遥感影像地块分割模型训练数据集包含常规比赛用的遥感影像地块分割数据。
     
  • 遥感卫星图像中的水体与湖泊分割数据集（含训练集及测试集）
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    本数据集包含用于遥感卫星图像中水体和湖泊分割的训练与测试样本，旨在提升自动化识别精度。 项目包括遥感卫星下的水体分割任务（二分类问题），包含训练集和测试集。 数据集用于遥感背景下的水体分割，去除了没有前景的数据点，确保了丰富的前景区域，并且标注效果极佳。 数据集总大小为162 MB。 - 数据集分为训练集与测试集两部分： - 训练集：包含images图片目录和masks模板目录，共计有2555张原始图片及对应的2555个mask图片； - 测试集：同样包括images图片目录和masks模板目录，共有638张原始图片以及638个相应的mask图片。 此外还提供了一个图像分割的可视化脚本。该脚本能随机选取一张测试集中的图片，并展示其原始图、GT（Ground Truth）图及在原图上的GT蒙板效果，并将结果保存到当前目录下。
     
  • 遥感地物语义分割数据集（TIF格式），含1500幅图像，分为训练集、测试集和验证集
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    本数据集提供1500幅TIF格式遥感影像，涵盖丰富地物场景，精心划分成训练、测试及验证三个子集，旨在促进语义分割算法的开发与优化。 遥感地物语义分割数据集包含1500张tif格式的遥感图像，分为训练集、测试集和验证集。
     
  • 建筑物的遥感影像分割数据集
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    本数据集包含大量建筑物的遥感影像，旨在为计算机视觉与机器学习研究者提供精准标注的分割样本，推动智能城市规划及灾害监测领域的发展。 遥感影像中的建筑物分割标注数据集包含1000张图片及其对应的1000个标签，所有标签均为纯手工标注，并公开分享资源。
     
  • 图像分割数据集在深度学习中的应用：包含训练与测试集的二值分割遥感公路图像数据集
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    本数据集专注于深度学习技术中图像分割的应用，特别为遥感公路图像设计了包含训练和测试集的二值分割任务，旨在提升道路识别精度。 项目包含：二值分割遥感公路图像分割数据集（已划分训练集和测试集）。 该数据集基于卫星影像中的道路进行标注，前景目标丰富且标注效果良好，适用于分割网络的实战应用。 数据集总大小为237MB。它分为两个部分： - 训练集：包含1340张图片及其对应的1340个mask图像； - 测试集：包括334张图片和相应的334个mask图像。 此外，项目中还提供了一个用于展示分割结果的可视化脚本，能够随机选取一张图片，并将其原始图、GT（Ground Truth）图及在原图上的蒙板显示出来并保存至当前目录。
     
  • 训练与测试数据集分割程序
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    简介：该程序旨在高效地将数据集划分为训练和测试两部分，确保机器学习模型能基于未见过的数据进行准确评估，促进算法优化与泛化能力提升。 数据集分割为train和test的程序可以帮助我们更好地进行机器学习模型训练与验证。这个过程通常包括将原始数据分为两部分：一部分用于训练模型（train），另一部分用于测试模型性能（test）。正确的数据划分对于评估模型泛化能力至关重要，可以避免过拟合现象的发生。
     
  • 遥感影像数据集
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    遥感影像数据集是一系列通过卫星或飞机等平台获取的地表观测图像集合，涵盖不同地区、时期及光谱范围，广泛应用于环境监测、城市规划和自然资源管理等领域。 遥感图像数据集采用tif格式，适用于图像融合、图像分割等领域，非常实用。
     
  • 大型遥感道路图像的深度学习分割数据集（训练部分）
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    本数据集为大型遥感图像中的道路识别任务设计，专门用于深度学习模型的道路分割训练。包含丰富多样的遥感影像样本，旨在提升算法在复杂场景下的道路自动检测能力。 项目包含一个大型遥感道路图像分割数据集（训练集），文件以文件夹格式储存，可以直接用作图像分割数据集，无需额外处理。该数据集由大量卫星遥感图片组成，前景区域丰富且标注效果极佳，适合用于训练分割网络。由于数据量较大，在这里分两次上传。整个数据集的总大小为818MB，其中包含90,000张图像和相应的90,000个掩模（mask）文件。 此外，项目还提供了一个图像分割可视化脚本，该脚本能随机选择一张图片，并展示其原始图、GT图像以及GT在原图上的蒙板效果。最后将这些信息保存至当前目录中。