数据集概述
本数据集包含用于RGB航空正射影像二分类（大型木质碎屑/其他）分割的SegFormer模型及相关文件，基于冲积河流廊道的RGB图像和标签训练，可识别正射影像中的大型木质碎屑，支持模型推理与验证。
文件详解
- 模型配置文件：.json格式，包含模型构建、训练数据及推理的指令，例如Elwha__1024_wood_v3_segformer.json
- 模型权重文件：.h5格式，存储训练后的模型参数权重，例如Elwha__1024_wood_v3_segformer_fullmodel.h5
- 模型卡片文件：.json格式，描述模型起源、训练选择及数据集信息，例如Elwha__1024_wood_v3_segformer_modelcard.json
- 训练历史文件：.npz格式，存储训练与验证损失及指标的numpy数组，例如Elwha__1024_wood_v3_segformer_model_history.npz
- 训练历史图表：.png格式，展示训练与验证损失及平均IoU曲线，例如Elwha_1024_wood_v3_segformer_trainhist_12.png
- 验证指标文件：.csv格式，包含单样本验证指标（如总体准确率、交并比等），例如Elwha__1024_wood_v3_segformer_model_metrics_per_sample_val.csv
- 最佳模型记录：BEST_MODEL.txt，记录验证损失和平均IoU最优的模型名称
- 示例文件：sample_training_images.zip（训练图像示例）、example_validation_outputs.zip（验证输出示例，含真实标签与模型输出对比）
数据来源
Doodleverse（https://github.com/Doodleverse）
适用场景
- 遥感图像处理：用于RGB航空正射影像中大型木质碎屑的自动分割与识别
- 河流地貌研究：支持冲积河流廊道中木质碎屑分布的定量分析
- 模型应用验证：为SegFormer模型在遥感图像二分类任务中的性能评估提供测试数据
- 环境监测：辅助河流生态系统中木质碎屑堆积的动态监测与管理
