Semantic Segmentation Satellite Imagery Dataset

The Semantic Segmentation Satellite Imagery dataset was taken from the project for the Kaggle Competition organised by CentraleSupelec Deep Learning course. The training dataset consisted of 261 images taken by a small UAV in the area of Houston, Texas to assess the damages after Hurricane Harvey. Each pixel was segmented into one of 25 classes such as property roof, trees / shrubs, road / highway, swimming pool, vehicle, flooded, etc.

该语义分割卫星影像数据集源自由CentraleSupelec深度学习课程组织的Kaggle竞赛项目。训练数据集由261张由小型无人机在德克萨斯州休斯顿地区拍摄的照片组成，旨在评估飓风哈维过后的损害情况。每个像素被划分为25个类别之一，例如房产屋顶、树木/灌木、道路/高速公路、游泳池、车辆、洪水等。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个用于语义分割的卫星图像数据集，包含261张拍摄于德克萨斯州休斯顿地区的图像，用于评估飓风哈维后的损害。数据集涵盖25个类别，如财产屋顶、树木/灌木、道路/高速公路等，共有2478个标注对象，适用于地理空间分析，可能用于搜索救援和环境监测任务。