数据集标签

['building']

图像数量

{'train': 6764, 'valid': 1934, 'test': 967}

如何使用

• 安装 datasets :

pip install datasets

• 加载数据集：

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("keremberke/satellite-building-segmentation", name="full")
example = ds['train'][0]

Roboflow 数据集页面

https://universe.roboflow.com/roboflow-universe-projects/buildings-instance-segmentation/dataset/1

引用

@misc{ buildings-instance-segmentation_dataset,
    title = { Buildings Instance Segmentation Dataset },
    type = { Open Source Dataset },
    author = { Roboflow Universe Projects },
    howpublished = { \\url{ https://universe.roboflow.com/roboflow-universe-projects/buildings-instance-segmentation } },
    url = { https://universe.roboflow.com/roboflow-universe-projects/buildings-instance-segmentation },
    journal = { Roboflow Universe },
    publisher = { Roboflow },
    year = { 2023 },
    month = { jan },
    note = { visited on 2023-01-18 },
}

许可证

CC BY 4.0

数据集概述

此数据集于2023年1月16日晚上9:09 GMT通过roboflow.com导出

Roboflow是一个端到端的计算机视觉平台，可帮助您

• 与团队协作进行计算机视觉项目
• 收集和组织图像
• 理解和搜索非结构化的图像数据
• 注释和创建数据集
• 导出、训练和部署计算机视觉模型
• 使用主动学习来改善数据集

您可以使用这个数据集来获得最先进的计算机视觉训练笔记本，访问 https://github.com/roboflow/notebooks

要查找其他超过100,000个数据集和预训练模型，请访问 https://universe.roboflow.com

数据集包含9665个图像。建筑物以COCO格式进行注释。

对每个图像应用了以下预处理：

• 自动方向校正像素数据（包括EXIF方向去除）

没有应用图像增强技术。