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原始數(shù)據(jù)集詳情
簡介：該云數(shù)據(jù)集包括150張RGB三通道的高分辨率圖像，在全球不同區(qū)域的分辨率從0.5米到15米不等。這些圖像采集自谷歌Earth的五種主要土地覆蓋類型，即水、植被、濕地、城市、冰雪和貧瘠土地。
| Key | Value |
|---|---|
| 衛(wèi)星類型 | 谷歌Earth |
| 覆蓋區(qū)域 | 未知 |
| 場景 | 水、植被、濕地、城市、冰雪和貧瘠土地 |
| 分辨率 | 0.5-15m |
| 數(shù)量 | 150張 |
| 單張尺寸 | 1280*720 |
| 原始影像位深 | 8位 |
| 標簽圖片位深 | 8位 |
| 原始影像通道數(shù) | 三通道 |
| 標簽圖片通道數(shù) | 單通道 |
標簽類別對照表
| 像素值 | 類別名（英文） | 類別名（中文） | RGB |
|---|---|---|---|
| 0 | Clear | 無云區(qū)域 | |
| 1 | Cloud | 有云區(qū)域 |
數(shù)據(jù)處理部分
大家是否有這樣的困惑？真值標簽圖片的像素值太小，比如1、2、3······，由于像素值太小，導致看上去標簽圖片全為黑色，無法看出真值標簽與影像圖片的像素位置是否對應(yīng)？如果真值標簽的像素值間隔太大，又無法直接作為訓練樣本。
其實有辦法可以解決這個問題，那就是在像素值為1、2、3等的圖片上添加一個彩色表，添加的彩色表不會改變圖片的像素值，但是可以由彩色的視覺效果展示，如下圖所示：
影像切分部分
通過自己編寫的代碼，將大圖影像及對應(yīng)的標簽滑窗切分為可直接用于訓練的小圖數(shù)據(jù)集，如下圖所示：
需要本博客相關(guān)數(shù)據(jù)集的小伙伴可私信哦！
01、官方原始數(shù)據(jù)集；
02、中間處理好的大圖數(shù)據(jù)集；
03、裁剪后可直接訓練的小圖數(shù)據(jù)集；