In von Katastrophen betroffenen Gebieten, insbesondere in Entwicklungsländern, sind Karten und Informationen zur Zugänglichkeit für die Krisenreaktion von entscheidender Bedeutung. DeepGlobe Herausforderung StraßenextraktionEs wird die Herausforderung vorgestellt, Straßen- und Wegenetze automatisch aus Satellitenbildern zu extrahieren.

Die Trainingsdaten für die Road Challenge enthalten 6.226 RGB-Satellitenbilder mit einer Größe von 1024×1024. Die Bilder haben eine Auflösung von 50 cm Pixeln und werden von den Satelliten von DigitalGlobe aufgenommen. Der Datensatz enthält 1.243 Validierungsbilder und 1.101 Testbilder (jedoch ohne Masken).

Etikett

• Zu jedem Satellitenbild gibt es ein Maskenbild, das Straßen markiert. Die Maske ist ein Graustufenbild, wobei Weiß die Straßenpixel und Schwarz den Hintergrund darstellt.
• Die Dateinamen der Satellitenbilder und der zugehörigen Maskenbilder lauten Ausweis _sat.jpg und Ausweis _mask.png . Ausweis JaEine zufällige Ganzzahl.
• Bitte beachten Sie:
  • Die Werte des Maskenbildes dürfen nicht rein 0 und 255 sein. Bitte führen Sie bei der Konvertierung in ein Etikett eine Binärisierung mit einem Schwellenwert von 128 durch.
  • Da die Annotation von Segmentierungsmasken insbesondere in ländlichen Gebieten kostspielig ist, sind die Beschriftungen nicht perfekt. Darüber hinaus haben wir bewusst auf die Kennzeichnung von Wegen innerhalb von Ackerland verzichtet.

Danksagung

Der Datensatz stammt aus DeepGlobe-Herausforderung InHerausforderungsstrecke für Straßenextraktion.