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》。数据论文
基金项目：
北京市科技计划（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.
刘玉菲, 吕蓓茹, 彭玲等. 城中村建筑物识别训练样本数据集[J]. 全球变化数据学报(中英文), 2020, 4(2): 181-187. DOI: 10.3974/geodp.02.11
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