NNUNet训练与测试数据集

简介：
NNUNet是一款自动化医疗影像分割工具箱，它提供了一套全面的数据集用于训练和测试深度学习模型在医学图像分析中的应用。 nnunet训练测试数据集基于马萨诸塞道路遥感数据集（Massachusetts Roads Dataset）。这是一个专门用于道路提取和遥感图像分析的数据集合。它包含了来自马萨诸塞州的高分辨率航空影像，以及详细的道路网络标注信息。 该数据集具有以下特点： - **高分辨率航空影像**：这些图像是以极高的清晰度拍摄的，能够展示地表细节及道路结构。 - **大规模覆盖范围**：涵盖广泛的地理区域，包括城市、郊区和农村地区，提供了丰富的道路类型多样性。 - **精确标注信息**：数据集中的道路网络通过栅格化OpenStreetMap项目中的中心线生成，并且非常准确可靠。这些注释可用于训练及评估模型的性能。 - **挑战性任务**：从航空影像中提取清晰的道路网络是一项具有挑战性的任务，因为图像可能包含诸如阴影和树木遮挡等复杂因素的影响。 在使用马萨诸塞道路遥感数据集时，研究人员通常将其划分为训练、验证和测试三个部分。这样可以更有效地进行模型的开发与评估工作。