DSIFN-CD

数据集是从 Google 地球手动收集的。它由六幅大型双时相高分辨率图像组成，覆盖中国六个城市（即北京、成都、深圳、重庆、武汉、西安）。五个大图像对（即北京、成都、深圳、重庆、武汉）被裁剪成 394 个子图像对，大小为 512×512。数据增强后，获得了 3940 个双时图像对的集合。 Xian 图像对被裁剪成 48 个图像对用于模型测试。训练数据集中有 3600 个图像对，验证数据集中有 340 个图像对，测试数据集中有 48 个图像对。

This dataset was manually collected from Google Earth. It comprises six large-scale bi-temporal high-resolution image pairs covering six cities in China: Beijing, Chengdu, Shenzhen, Chongqing, Wuhan, and Xi'an. Five of these image pairs (corresponding to Beijing, Chengdu, Shenzhen, Chongqing and Wuhan) were cropped into 394 sub-image pairs with a size of 512×512. After data augmentation, a collection of 3940 bi-temporal image pairs was obtained. The Xi'an image pair was cropped into 48 image pairs for model testing. The training dataset contains 3600 image pairs, the validation dataset contains 340 image pairs, and the test dataset contains 48 image pairs.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

DSIFN-CD是一个用于高分辨率双时相遥感图像变化检测的数据集，包含来自中国六个城市的图像对，经过裁剪和数据增强后共有3940个训练和验证图像对以及48个测试图像对。该数据集由武汉大学于2020年发布，适用于深度学习模型训练和评估，重点关注城市环境变化检测任务。