卫星图像语义分割训练数据集SatelliteImageSemanticSegmentationTrainingDataset-mariammohamed
数据来源：互联网公开数据
标签：卫星图像, 语义分割, 图像分割, 深度学习, 计算机视觉, 图像标注, 遥感, 数据集
数据概述：
该数据集包含卫星图像及其对应的像素级分割掩码，用于训练语义分割模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确标注地理位置，但卫星图像通常覆盖全球范围。
数据维度：
metadata.csv：包含图像ID、数据集划分（train，val等）、卫星图像路径、掩码图像路径。
class_dict.csv：包含类别名称及其对应的RGB颜色值，用于像素级分类。
.tfrec文件：包含TensorFlow Record格式的图像数据，用于高效的数据读取和训练。
数据格式：包含CSV文件和TFRecord文件，方便图像数据的读取、预处理和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的卫星图像数据集，已进行预处理和标注。
该数据集适合用于语义分割模型训练，尤其适用于基于深度学习的图像分割任务。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于计算机视觉、遥感、深度学习等领域的研究，如地物分类、环境监测、城市规划等。
行业应用：为遥感、地理信息系统（GIS）、自动驾驶等行业提供数据支持，用于构建地物识别、道路提取、环境分析等应用。
决策支持：支持城市规划、灾害评估、农业管理等领域的决策制定和方案优化。
教育和培训：作为计算机视觉、深度学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解语义分割技术。
此数据集特别适合用于探索卫星图像的语义理解，帮助用户实现地物识别、环境监测、地图构建等目标。
