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NeonTreeEvaluation:用于机载RGB,高光谱和LIDAR图像树木检测的基准数据集
上传者:
weixin_42165490
|
上传时间:2024/10/9 21:49:49
|
文件大小:2GB
|
文件类型:ZIP
Python
NeonTreeEvaluation:用于机载RGB,高光谱和LIDAR图像树木检测的基准数据集
用于检测机载RGB,高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。
很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。
NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络(NEON)中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。
每个站点覆盖不同的森林类型(例如)。
该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集,用于共同注册的RGB,LiDAR和高光谱图像。
评估图像包含在此仓库中的/evaluation文件夹下。
注释文件(.xml)包含在此仓库中的/annotations/下制作人:BenWeinstein-佛罗里达大学。
如何根据基准进行评估?我们构建了一个R包,以方便评估并与基准评估数据进行交互。
图像是如何注释的?每个可见的树都进行了注释,以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。
倒下的树木没有注释。
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eeEvaluation:用于机载RGB,高光谱和LIDAR图像树木检测的基准数据集-cite-
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