Dieser Datensatz wurde von der Tongji-Universität und dem King's College London in der Arbeit "AdaTreeFormer: Anpassung des Bereichs mit wenigen Aufnahmen für die Baumzählung aus einem einzelnen hochauflösenden Bild" wurde vorgeschlagen in der "

Dieses Dokument enthält drei Datensätze: London-Datensatz, Jiangsu-Datensatz und Yosemite-Datensatz.

Dieser Datensatz ist ein hochauflösender Datensatz zur Baumerkennung in London.

• Standort: London, England
• Landschaftstyp: städtisch, Wohngebiet, dichter Park
• Durchschnittliche Anzahl Bäume pro Bild: 155
• Gesamtzahl der Bäume: 95.067
• Bildauflösung: 0,2 Meter
• Datenaufteilung: Trainingsset: 452 Bilder, Testset: 161 Bilder

Der Londoner Datensatz deckt eine Vielzahl von städtischen und Wohnumgebungen mit hoher Baumdichte und unterschiedlichen Baumformen und -größen ab. Diese Vielfalt bietet umfangreiche Beispiele für das Trainieren und Testen von Modellen.

Datensatzhintergrund

• Verschiedene Baumarten und Gelände: Verschiedene Arten, Größen und Formen von Bäumen sowie verschiedene Gelände (z. B. städtisch, Ackerland, bergig) erschweren das Zählen der Bäume.
• Fehlende qualitativ hochwertige Trainingsdaten: Deep-Learning-Modelle basieren normalerweise auf großen Mengen gekennzeichneter Daten, deren Beschaffung jedoch teuer und zeitaufwändig ist.
• Domänenlückenproblem: Bei der Baumzählaufgabe können unterschiedliche Szenen (z. B. städtisch und ländlich), unterschiedliche Bildtypen (z. B. Luftbilder und Satellitenbilder) und unterschiedliche Baumdichten zu erheblichen Unterschieden zwischen der Quelldomäne und der Zieldomäne führen.