LoveDA 用于领域自适应语义分割的遥感土地覆盖数据集

LoveDA 数据集是一个用于遥感领域的土地覆盖数据集，专门为域自适应语义分割 (Domain Adaptive Semantic Segmentation) 而设计。它由武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室 RSIDEA 团队构建，旨在推动语义分割和迁移学习在遥感领域的研究。以下是 LoveDA 数据集的一些关键特点：

The LoveDA dataset is a land cover dataset for remote sensing, specially designed for Domain Adaptive Semantic Segmentation. It was constructed by the RSIDEA team from the State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, aiming to promote the research of semantic segmentation and transfer learning in the remote sensing field. Below are some key characteristics of the LoveDA dataset:

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

LoveDA是一个用于域自适应语义分割的遥感土地覆盖数据集，包含来自中国三个城市的5,987张高分辨率影像和166,768个标注对象，适用于土地覆盖语义分割和无监督域适应任务。该数据集具有多尺度对象和复杂背景样本，是免费开源的，旨在推动遥感领域的研究和技术发展。