大棚分割数据集,40765对影像,16.9g数据量,0.8米高分二,纯手工标注(arcgis标注)的大规模农业大棚分割数据集。

数据集名称:

  • )"Greenhouse Segmentation Dataset (GSD)"

数据集规模:

  • 包含40,765对用于大棚分割的影像数据,每对影像包括一张原始图像和相应的分割标签图。

数据量:

  • 总数据量约为16.9GB,适合存储在现代计算机系统中,便于下载和管理。

图像分辨率与来源:

  • 图像来源于高分二号(GF-2)卫星,具有0.8米的空间分辨率。这提供了足够清晰的细节来区分地面物体,尤其是农业大棚。
  • 图像尺寸未明确给出,但通常卫星图像会根据应用场景裁剪成合适的大小以方便处理。

标注方法:

  • 所有的大棚分割标签都是通过ArcGIS软件纯手工标注完成的,这意味着每个大棚的边界都被精确地描绘出来。
  • 手工标注确保了数据集的高质量,但也意味着数据准备过程相当耗时和费力。

应用场景:

  • 这个数据集非常适合用于农业监测、农作物管理和环境研究等领域。
  • 特别是在精准农业中,大棚分割可以帮助农民更好地管理种植区域,优化资源配置。

技术指标:

  • 数据集可用于训练深度学习模型,特别是语义分割和实例分割模型。
  • 由于是手工标注,可以作为基准测试数据集,用来评估不同分割算法的性能。

使用建议:

  • 在使用这个数据集之前,建议先检查是否有任何许可协议需要遵守。
  • 对于研究人员来说,可以利用这个数据集来改进现有的分割算法或者开发新的方法来提高大棚分割的精度。

注意事项:

  • 处理这些高分辨率图像时,需要相应的硬件支持,以确保计算效率。
  • 数据集中可能包含某些敏感区域的信息,在使用时应遵守当地法律法规。

希望这个介绍能够帮助您更好地理解和使用这个农业大棚分割数据集。如果需要进一步的信息或者具体的应用指导,可以参考数据集发布者的文档或联系相关人员获取更多信息。

相关推荐
HyperAI超神经13 小时前
突破1200°C高温性能极限!北京科技大学用机器学习合成24种耐火高熵合金,室温延展性极佳
人工智能·深度学习·机器学习·数据集·ai4s·材料学·合金
DogDaoDao1 天前
深度学习常用开源数据集介绍【持续更新】
图像处理·人工智能·深度学习·ai·数据集
QQ_5192923288 天前
【大象数据集】大象图像识别 目标检测 机器视觉(含数据集)
目标检测·数据集·大象数据集
QQ_5192923289 天前
【水下生物数据集】 水下生物识别 深度学习 目标检测 机器视觉 yolo(含数据集)
python·目标检测·数据集·海洋生物数据集
QQ_5192923289 天前
【动植物毒性数据集】毒蛇识别 蘑菇毒性分类 人工智能 深度学习 目标检测 Python(含数据集)
深度学习·目标检测·数据集·动植物毒性数据集
极智视界11 天前
目标检测数据集 - 新能源车车牌检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
人工智能·yolo·目标检测·数据集·voc·coco·算法训练
Abcat_o11 天前
【241027-论文阅读】DGraph: A Large-Scale Financial Dataset for Graph Anomaly Detection
论文阅读·数据集·图神经网络
QQ_51929232814 天前
草地杂草数据集野外草地数据集田间野草数据集YOLO格式VOC格式目标检测计算机视觉数据集
目标检测·数据集·野草数据集
QQ_51929232814 天前
昆虫种类识别数据集昆虫物种分类数据集YOLO格式VOC格式 目标检测 机器视觉数据集
目标检测·数据集·昆虫种类识别数据集
QQ_51929232814 天前
苹果瑕疵数据集苹果质量数据集YOLO格式VOC格式 深度学习 目标检测 数据集
目标检测·数据集·苹果瑕疵数据集