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城中村建筑物识别训练样本数据集


刘玉菲1,2吕蓓茹1,3彭玲1吴同1,3刘赛4
1中国科学院空天信息创新研究院,北京1001012国科智慧(北京)智能科技有限公司,北京1000803中国科学院大学,北京1000494北京清软海芯科技有限公司,北京100085

DOI:10.3974/geodb.2020.02.16.V1

出版时间:2020年4月

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关键词:

城中村,建筑物,深度学习,Mask R-CNN

摘要:

建筑物位置信息是精细化城市管理中的重要基础数据。城中村建筑物群落分布格局独特,具有建筑物密度高、街巷狭窄等特点,是城市遥感影像中具有明显结构特征的目标主体。城中村建筑物识别训练样本数据集是基于谷歌地图遥感影像,通过Labelme软件绘制出2,328个城中村建筑物识别训练样本,利用深度学习之实例分割算法Mask R-CNN,提取得到建筑物信息。本数据集包括:(1)样本原始影像(Buildingsample_pic);(2)实例分割结果(Buildingsample_mask);(3)实例分割标注信息(Buildingsample_info)。本数据集共包括6,984个文件,存储于3个文件夹中,数据存储为.png和.yaml格式,数据量为499 MB(压缩为一个文件,数据量498 MB)。与本数据集相关的科学发现论文发表于《首届中国数字地球大会论文集》。

基金项目:

北京市科技计划课题(Z191100001419002)

数据引用方式:

刘玉菲, 吕蓓茹, 彭玲, 吴同, 刘赛. 城中村建筑物识别训练样本数据集[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2020. https://doi.org/10.3974/geodb.2020.02.16.V1.

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