数据集概述
本数据集为Segmentation Gym程序的测试数据，包含美国地质调查局提供的2015年2月至2021年9月Cape Hatteras国家海岸Landsat-8 RGB图像及对应标签，由Daniel Buscombe（Marda Science LLC）使用Doodler工具创建，版本为5.0，用于图像分割模型的训练与测试验证。
文件详解
- 配置文件（config）
- 文件名称：hatteras_l8_resunet.json、hatteras_l8_vanilla_unet.json、hatteras_l8_resunet_model2.json、hatteras_l8_segformer.json
- 文件格式：JSON
- 字段映射介绍：包含模型架构（如resunet、unet、segformer）、目标尺寸、类别数、卷积核大小、批量大小、损失函数等训练参数配置，支持单超参数调整的实验示例。
- Cape Hatteras数据（capehatteras_data）
- 子文件夹fromDoodler：含images（JPG格式原始图像）和labels（JPG格式标签）
- 子文件夹npz4gym：NPZ格式模型训练数据
- 子文件夹toPredict：待测试预测的图像文件夹
- 模型输出（modelOut）
- 文件格式：PNG
- 内容介绍：包含训练集、验证集的分割结果（文件名含_train_、val）及训练损失与准确率曲线（含trainhist）
- 模型权重（weights）
- 文件格式：H5
- 内容介绍：与各配置文件对应的模型权重文件，共2个
数据来源
Daniel Buscombe, Marda Science LLC；美国地质调查局（Landsat-8图像）
适用场景
- 遥感图像分割模型测试: 用于验证resunet、unet、segformer等模型在Landsat-8数据上的分割性能
- 模型超参数优化研究: 通过调整配置文件中的卷积核大小等参数，开展单变量控制的模型优化实验
- 海岸带遥感监测: 利用Landsat-8时间序列数据，分析Cape Hatteras海岸带的变化特征
- 图像分割工具验证: 测试Segmentation Gym程序的功能完整性与模型训练流程的可行性
