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Ensemble De Données D'images De Catastrophes Naturelles xBD

Date

il y a 2 ans

Taille

30.31 GB

Organisation

URL de publication

xview2.org

Licence

CC BY-NC-SA 3.0

L'ensemble de données xBD est le premier ensemble de données d'évaluation des dommages aux bâtiments à ce jour et constitue l'un des ensembles de données publics d'images satellite haute résolution annotées les plus importants et de la plus haute qualité.

L'ensemble de données contient 22 068 images, toutes des images de télédétection par satellite haute résolution 1024*1024, marquées de 19 événements différents.Il s’agit notamment des tremblements de terre, des inondations, des incendies de forêt, des éruptions volcaniques et des accidents de voiture. Ces images comprennent des images pré-catastrophe et post-catastrophe, qui peuvent être utilisées pour construire deux tâches : le positionnement et l’évaluation des dommages.

Agence d'édition : Initiative de données ouvertes Maxar/DigitalGlobe

Quantité incluse :22068 images

Format des données :png

Taille des données :30,3 Go

Heure de mise à jour :Août 2020

L'ensemble de données comprend Ensemble d'entraînement, ensemble de test, test de résistance Restez prêtet Ensemble de données de niveau 3 :

  • FormerDes paires d'images (avant et après la catastrophe) et des informations de base sur les bâtiments et l'étendue des dégâts ont été fournies pour la tâche de segmentation des pixels.
  • TestImages uniquement, à des fins de classement des défis ;
  • RétentionIl sera gardé confidentiel pendant le défi, dans le but de tester les performances de généralisation des résultats soumis par les équipes de défi vérifiées ;
  • Ensemble de données de niveau 3Disponible à mi-chemin du défi et sous forme d'ensembles de formation supplémentaires/supplémentaires couvrant des étendues de danger et des zones géographiques supplémentaires.

Articles connexes:Évaluation des dommages causés par les catastrophes naturelles dans les images satellites avec fusion multitemporelle

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        • test_images_labels_targets.tar.gz
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        • tier3.tar.gz
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        • train_images_labels_targets.tar.gz
          30.31 GB