当前位置: 首页 > news >正文

大棚分割数据集,40765对影像,16.9g数据量,0.8米高分二,纯手工标注(arcgis标注)的大规模农业大棚分割数据集。

数据集名称:

  • )“Greenhouse Segmentation Dataset (GSD)”

数据集规模:

  • 包含40,765对用于大棚分割的影像数据,每对影像包括一张原始图像和相应的分割标签图。

数据量:

  • 总数据量约为16.9GB,适合存储在现代计算机系统中,便于下载和管理。

图像分辨率与来源:

  • 图像来源于高分二号(GF-2)卫星,具有0.8米的空间分辨率。这提供了足够清晰的细节来区分地面物体,尤其是农业大棚。
  • 图像尺寸未明确给出,但通常卫星图像会根据应用场景裁剪成合适的大小以方便处理。

标注方法:

  • 所有的大棚分割标签都是通过ArcGIS软件纯手工标注完成的,这意味着每个大棚的边界都被精确地描绘出来。
  • 手工标注确保了数据集的高质量,但也意味着数据准备过程相当耗时和费力。

应用场景:

  • 这个数据集非常适合用于农业监测、农作物管理和环境研究等领域。
  • 特别是在精准农业中,大棚分割可以帮助农民更好地管理种植区域,优化资源配置。

技术指标:

  • 数据集可用于训练深度学习模型,特别是语义分割和实例分割模型。
  • 由于是手工标注,可以作为基准测试数据集,用来评估不同分割算法的性能。

使用建议:

  • 在使用这个数据集之前,建议先检查是否有任何许可协议需要遵守。
  • 对于研究人员来说,可以利用这个数据集来改进现有的分割算法或者开发新的方法来提高大棚分割的精度。

注意事项:

  • 处理这些高分辨率图像时,需要相应的硬件支持,以确保计算效率。
  • 数据集中可能包含某些敏感区域的信息,在使用时应遵守当地法律法规。

希望这个介绍能够帮助您更好地理解和使用这个农业大棚分割数据集。如果需要进一步的信息或者具体的应用指导,可以参考数据集发布者的文档或联系相关人员获取更多信息。

相关文章:

大棚分割数据集,40765对影像,16.9g数据量,0.8米高分二,纯手工标注(arcgis标注)的大规模农业大棚分割数据集。

数据集名称: )“Greenhouse Segmentation Dataset (GSD)” 数据集规模: 包含40,765对用于大棚分割的影像数据,每对影像包括一张原始图像和相应的分割标签图。 数据量: 总数据量约为16.9GB,适合存储在现…...

Jenkins插件安装失败时这么做就搞定啦!

1.网络或墙的问题导致插件下载安装失败 这种错误提示很明显,就是无法连接到插件下载地址,导致插件下载失败。 解决方法 为Jenkins更换源 点击Jenkins主页面左侧列表中【系统管理】—— 下拉找到【管理插件】 选择【高级】选项卡 替换最下方【升级站点…...

优化器与现有网络模型的修改

文章目录 一、优化器是什么二、优化器的使用三、分类模型VGG16四、现有网络模型的修改 一、优化器是什么 优化器(Optimizer)是一个算法,用于在训练过程中调整模型的参数,以便最小化损失函数(Loss Function&#xff09…...

kafka 超详细的消息订阅与消息消费几种方式

kafka 消息订阅与消息消费几种方式 本文主要内容 消费者订阅几种方式 订阅多个主题 按正则表达式订阅 消息消费几种方式 按分区消费 按主题消费 不区分 “ 笔者建议一开始学习Kafka最好不要用SpringBoot 集成方式,因为SpringBoot推崇用注解方式,比如KafkaList…...

C++ 第三讲:内存管理

C 第三讲:内存管理 1.C内存分布2.内存管理方式2.1C语言内存管理方式2.2C内存管理方式2.2.1new\delete操作内置类型2.2.2new\delete操作自定义类型 3.operator new与operator delete函数4.new和delete实现原理4.1内置类型4.2自定义类型 5.定位new5.1内存池的基本了解…...

LeeCode打卡第二十九天

LeeCode打卡第二十九天 第一题:岛屿数量(LeeCode第200题): 给你一个由 1(陆地)和 0(水)组成的的二维网格,请你计算网格中岛屿的数量。岛屿总是被水包围,并且每座岛屿只…...

阿里云专业翻译api对接

最近我们一个商城项目涉及多语言切换,默认中文。用户切换语言可选英语和阿拉伯语言,前端APP和后端返回动态数据都要根据用户选择语言来展示。前端静态内容都做了三套语言,后端商品为了适用这种多语言我们也进行了改造。每一件商品名称&#x…...

基于Spring Boot的能源管理系统+建筑能耗+建筑能耗监测系统+节能监测系统+能耗监测+建筑能耗监测

介绍 建筑节能监测系统是基于计算机网络、物联网、大数据和数据可视化等多种技术融合形成的一套节能监测系统。 系统实现了对建筑电、水、热,气等能源、资源消耗情况的实时监测和预警、动态分析和评估,为用户建立了科学、系统的节能分析方法&#xff0c…...

大数据新视界 --大数据大厂之 Cassandra 分布式数据库:高可用数据存储的新选择

💖💖💖亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到 青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而 我的…...

ROS第五梯:ROS+VSCode+C++单步调试

解决问题:在ROS项目中进行断点调试。 第一步:创建一个ROS项目或者打开一个现有的ROS项目。 第二步:修改c_cpp_properties.json 增加一段命令: "compileCommands": "${workspaceFolder}/build/compile_commands.json"第三…...

SLA 概念和计算方法

SLA 概念和计算方法 SLA SLA:服务等级协议(简称:SLA,全称:service level agreement) 网站服务可用性的一个保证 9越多代表全年服务可用时间越长服务更可靠,停机时间越短,反之亦然…...

C++比大小游戏

目录 开头程序程序的流程图程序游玩的效果下一篇博客要说的东西 开头 大家好&#xff0c;我叫这是我58。 程序 #include <iostream> #include <Windows.h> using namespace std; int main() {int ir 1;char chparr[2] { 0 };int ip1 0;int ip2 0;int i 1;c…...

PCIe进阶之TL:Memory, I/O, and Configuration Request Rules TPH Rules

1 Memory, I/O, and Configuration Request Rules 下述规则适用于 Memory 请求、IO 请求和配置请求。 除了公共的 header 字段外,所有 Memory 请求、IO 请求和配置请求还包括以下字段: (1)Requester ID[15:0] 和 Tag[9:0],组成了 Transaction ID 。 (2)Last DW BE[3:0]…...

【初阶数据结构】一文讲清楚 “堆” 和 “堆排序” -- 树和二叉树(二)(内含TOP-K问题)

文章目录 前言1. 堆1.1 堆的概念1.2 堆的分类 2. 堆的实现2.1 堆的结构体设置2.2 堆的初始化2.3 堆的销毁2.4 添加数据到堆2.4.1 "向上调整"算法 2.5 从堆中删除数据2.5.1 “向下调整”算法 2.6 堆的其它各种方法接口函数 3. 堆排序3.1 堆排序的代码实现 4. TOP-K问题…...

sqli-lab靶场学习(二)——Less8-10(盲注、时间盲注)

Less8 第八关依然是先看一般状态 http://localhost/sqli-labs/Less-8/?id1 然后用单引号闭合&#xff1a; http://localhost/sqli-labs/Less-8/?id1 这关的问题在于报错是不显示&#xff0c;那没办法通过上篇文章的updatexml大法处理。对于这种情况&#xff0c;需要用“盲…...

Dijkstra算法和BFS算法(单源最短路径)

基于你设计的带权有向图&#xff0c;从某一结点出发&#xff0c;执行Dijkstra算法求单源最短路径。用文字描述每一轮执行的过程 文字描述&#xff1a;用BFS算法求单源最短路径的过程 Dijkstra 算法 BFS算法 广度优先算法...

在WordPress中最佳Elementor主题推荐:专家级指南

对于已经在WordPress和Elementor上有丰富经验的用户来说&#xff0c;选择功能强大且高度灵活的主题&#xff0c;能大大提升网站的表现和定制能力。今天&#xff0c;我们来介绍六款适合用户的专家级Elementor主题&#xff1a;Sydney、Blocksy、Rife Free、Customify、Deep和Laye…...

关于RabbitMQ消息丢失的解决方案

RabbitMQ如何保证消息的可靠性传输 一、消息丢失的原因 1. 生产者端 网络问题&#xff1a; 原因&#xff1a;生产者与RabbitMQ服务器之间的网络连接不稳定或中断&#xff0c;导致消息在传输过程中丢失。解决方案&#xff1a;确保网络连接稳定&#xff0c;监控网络状态&#x…...

c语言动态内存分配

前言 我们已经掌握的内存开辟⽅式有&#xff1a; int val 20;//在栈空间上开辟四个字节 char arr[10] {0};//在栈空间上开辟10个字节的连续空间 但是上述的开辟空间的⽅式有两个特点&#xff1a; • 空间开辟⼤⼩是固定的。 • 数组在申明的时候&#xff0c;必须指定数组的…...

零基础制作一个ST-LINK V2 附PCB文件原理图 AD格式

资料下载地址&#xff1a;零基础制作一个ST-LINK V2 附PCB文件原理图 AD格式 ST-LINK/V2是一款可以在线仿真以及下载STM8以及STM32的开发工具。支持所有带SWIM接口的STM8系列单片机;支持所有带JTAG / SWD接口的STM32系列单片机。 基本属性 ST-LINK/V2是ST意法半导体为评估、开…...

web vue 项目 Docker化部署

Web 项目 Docker 化部署详细教程 目录 Web 项目 Docker 化部署概述Dockerfile 详解 构建阶段生产阶段 构建和运行 Docker 镜像 1. Web 项目 Docker 化部署概述 Docker 化部署的主要步骤分为以下几个阶段&#xff1a; 构建阶段&#xff08;Build Stage&#xff09;&#xff1a…...

第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明

AI 领域的快速发展正在催生一个新时代&#xff0c;智能代理&#xff08;agents&#xff09;不再是孤立的个体&#xff0c;而是能够像一个数字团队一样协作。然而&#xff0c;当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现&#xff0c;导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...

HBuilderX安装(uni-app和小程序开发)

下载HBuilderX 访问官方网站&#xff1a;https://www.dcloud.io/hbuilderx.html 根据您的操作系统选择合适版本&#xff1a; Windows版&#xff08;推荐下载标准版&#xff09; Windows系统安装步骤 运行安装程序&#xff1a; 双击下载的.exe安装文件 如果出现安全提示&…...

深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南

&#x1f680; C extern 关键字深度解析&#xff1a;跨文件编程的终极指南 &#x1f4c5; 更新时间&#xff1a;2025年6月5日 &#x1f3f7;️ 标签&#xff1a;C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言&#x1f525;一、extern 是什么&#xff1f;&…...

HarmonyOS运动开发:如何用mpchart绘制运动配速图表

##鸿蒙核心技术##运动开发##Sensor Service Kit&#xff08;传感器服务&#xff09;# 前言 在运动类应用中&#xff0c;运动数据的可视化是提升用户体验的重要环节。通过直观的图表展示运动过程中的关键数据&#xff0c;如配速、距离、卡路里消耗等&#xff0c;用户可以更清晰…...

MFC 抛体运动模拟:常见问题解决与界面美化

在 MFC 中开发抛体运动模拟程序时,我们常遇到 轨迹残留、无效刷新、视觉单调、物理逻辑瑕疵 等问题。本文将针对这些痛点,详细解析原因并提供解决方案,同时兼顾界面美化,让模拟效果更专业、更高效。 问题一:历史轨迹与小球残影残留 现象 小球运动后,历史位置的 “残影”…...

django blank 与 null的区别

1.blank blank控制表单验证时是否允许字段为空 2.null null控制数据库层面是否为空 但是&#xff0c;要注意以下几点&#xff1a; Django的表单验证与null无关&#xff1a;null参数控制的是数据库层面字段是否可以为NULL&#xff0c;而blank参数控制的是Django表单验证时字…...

高防服务器价格高原因分析

高防服务器的价格较高&#xff0c;主要是由于其特殊的防御机制、硬件配置、运营维护等多方面的综合成本。以下从技术、资源和服务三个维度详细解析高防服务器昂贵的原因&#xff1a; 一、硬件与技术投入 大带宽需求 DDoS攻击通过占用大量带宽资源瘫痪目标服务器&#xff0c;因此…...

rm视觉学习1-自瞄部分

首先先感谢中南大学的开源&#xff0c;提供了很全面的思路&#xff0c;减少了很多基础性的开发研究 我看的阅读的是中南大学FYT战队开源视觉代码 链接&#xff1a;https://github.com/CSU-FYT-Vision/FYT2024_vision.git 1.框架&#xff1a; 代码框架结构&#xff1a;readme有…...

mcts蒙特卡洛模拟树思想

您这个观察非常敏锐&#xff0c;而且在很大程度上是正确的&#xff01;您已经洞察到了MCTS算法在不同阶段的两种不同行为模式。我们来把这个关系理得更清楚一些&#xff0c;您的理解其实离真相只有一步之遥。 您说的“select是在二次选择的时候起作用”&#xff0c;这个观察非…...