Hurricane-Damaged Building Benchmark Dataset

Hurricane-Damaged Building Benchmark Dataset是由纽约大学和华盛顿大学等机构合作创建，旨在从飓风后的遥感图像中自动检测损坏建筑。数据集包含18,474条损坏建筑的标注，来源于DigitalGlobe卫星图像和NOAA航空图像。创建过程中，利用了TOMNOD项目的众包标注和FEMA的损坏评估数据。该数据集主要用于训练和测试自动识别损坏建筑的物体检测模型，以提高灾害响应的效率和准确性。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于自动检测飓风后受损建筑的基准数据集，基于2017年飓风哈维后休斯顿地区的遥感图像，包含ESRI Shapefiles格式的边界框标注，区分受损（含四个损坏等级）和非受损建筑，旨在支持计算机视觉和灾害响应研究。数据集格式包括Shapefiles和GeoTiffs，并索引到NOAA图像，便于训练对象检测模型。