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SpaceNet 1: Building Detection v1
项目简介:数据集为里约热内卢建筑物轮廓卫星图。使用了一个称为YOLT的改进版YOLO模型进行基线性能测试。
竞赛组织方:SpaceNet是由IQT Labs的CosmiQ Works和Maxar(当时的DigitalGlobe)在2016年8月创立的。这个非正式的合作旨在加速开源机器学习能力,特别是针对地理空间用例,提供一个免费可用的图像库,其中包含了配准的地图特征。
竞赛时间:2017年;
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SpaceNet 2: Building Detection v2
项目简介:拉斯维加斯、巴黎、上海、喀土穆建筑物轮廓卫星图。第二次建筑物挑战的结果远好于第一次。使用YOLT和MNC的改进版进行基线性能测试。
竞赛组织方:SpaceNet是由IQT Labs的CosmiQ Works和Maxar(当时的DigitalGlobe)在2016年8月创立的。这个非正式的合作旨在加速开源机器学习能力,特别是针对地理空间用例,提供一个免费可用的图像库,其中包含了配准的地图特征。
竞赛时间:2017年;
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2018 Open AI Tanzania Building Footprint Segmentation Challenge
项目简介:Open AI Tanzania 邀请数据科学家开发特征检测算法,这些算法可以自动识别坦桑尼亚无人机驾驶员通过桑给巴尔地图倡议(ZMI)收集的高分辨率航空图像中的建筑物和建筑类型。这个挑战的目标是正确地切割并分类处于各种建设阶段的建筑物占地面积。
竞赛组织方:Open AI Tanzania
竞赛时间:2018年
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DEEPGLOBE:CVPR 2018 - Satellite Challenge
项目简介:这个竞赛围绕三个不同的卫星图像理解任务进行结构化。为此比赛创建和发布的数据集可能作为未来卫星图像分析研究的参考基准。此外,由于挑战任务将涉及经典计算机视觉问题的"野生"形式,这些数据集有可能成为设计强大视觉算法的宝贵测试平台,超越了遥感领域。
竞赛组织方:facebook, MIT, 普渡大学,达特茅斯背景的研究人员发起
竞赛时间:2018年
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SpaceNet 4: Off-Nadir Buildings
项目简介:这个挑战的主要目标是从越来越偏离轴线的卫星图像中提取建筑物的轮廓。
竞赛组织方:SpaceNet是由IQT Labs的CosmiQ Works和Maxar(当时的DigitalGlobe)在2016年8月创立的。这个非正式的合作旨在加速开源机器学习能力,特别是针对地理空间用例,提供一个免费可用的图像库,其中包含了配准的地图特征。
竞赛时间:2019年;
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2020数字中国创新大赛—应用赛1:建筑智能普查
项目简介:本赛事由福建省有关部门挑选出16个具有代表性的实验区,对于每个实验区,选取没有云雾遮挡的中国高分二号卫星遥感影像。初赛阶段,参赛队伍使用高分二号遥感影像及其标记数据训练模型,并对训练集影像进行建筑物提取。复赛阶段,选手将提交自己的模型测试docker镜像来由天池统一测试;
竞赛组织方:数字中国建设峰会组委会;
竞赛时间:2020年
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IEEE-CIS 3rd Technical Challenge
项目简介:IEEE计算智能学会在2021年7月至11月期间举办了一场基于可再生能源数据的预测和优化竞赛。数据来自澳大利亚墨尔本维多利亚州莫纳什大学克莱顿校区的六栋建筑和六个太阳能设施。数据的分辨率为15分钟,年份为2016年至2020年。参赛者需要预测2020年10月和11月的太阳能发电量和建筑电力使用量;
竞赛组织方:IEEE Computational Intelligence Society (IEEE-CIS) 和澳大利亚的莫纳什大学共同发起了这个竞赛;
竞赛时间:2021年;
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Computer Vision in the Built Environment
项目简介:为了进一步建立这两个领域之间的联系,迈向理想的建筑流程,研讨会通过举办Scan-to-BIM挑战赛,重点探索如何将激光雷达、摄影测量或深度地图相机获得的三维点云数据转换为建筑信息模型(BIM)和平面图(FloorPlan);
竞赛组织方:建成环境计算机视觉研讨会是由苏黎世联邦理工学院主办,旨在将建筑、工程和建筑(AEC)领域与计算机视觉领域联系起来,解决与AEC社区相关的问题,比如了解建筑工地的变化,以及从真实数据扫描中自动生成建筑模型等现实世界问题。如果这些问题得到解决,将对这个数万亿美元的行业以及全球的整体生活质量产生切实的影响;
竞赛时间:2023年第3届;
- Houses-dataset
- Intelligent Home 3D
- ART(AutoRuleTransform)
- Houses-dataset
- Path Finding Simulation Dataset (PFSD)
- 项目简介:寻路模拟数据集(Path Finding Simulation Dataset)是通过在100个大型合成环境中模拟代理(agents)导航来生成的。这些环境是根据当代建筑中常见的房间和走廊的外部形状和内部组织设计的。代理通过使用障碍物之间的出口从一个房间移动到另一个房间来寻找路径。
- 数据类型:主要包括各种环境和移动行为的轨迹。这些轨迹信息被表示为高斯热力图,其中每个未来的步骤都被表示为每步一个热力图。热力图的大小与语义地图的大小相匹配;
- 数据量级:每个环境都被用来模拟500个场景(总共50,000个场景),在这些场景中,单个代理使用普遍的社会力模型在环境内的两个随机点之间导航。使用PFSD的子集,并分别使用40/2/4个不同的合成环境制作训练/验证/测试集。
- 发布机构及时间:由Rutgers University,The College of New Jersey于2022年发布;
- 项目地址
- 相关论文
- SZTAKI AirChange Benchmark set
- Massachusetts Buildings Dataset
- Inria Aerial Image Labeling dataset
- 项目简介:一个航空图像标记数据集,该数据集覆盖了各种城市环境的外观,包括不同的地理位置;
- 数据类型:航空图像;
- 数据量级:训练集包括Austin, TX; Chicago, IL; Kitsap County, WA; Vienna, Austria; West Tyrol, Austria,每个地区36个图块,总面积405平方公里;测试集包括Bellingham, WA; San Francisco, CA; Bloomington, IN; Innsbruck, Austria; East Tyrol, Austria,每个地区36个图块,总面积405平方公里。
- 发布机构及时间:由法国国家信息与自动化研究所于2017年发布;
- 项目地址
- 相关论文
- ABCD (AIST Building Change Detection)
- 项目简介:一个标注数据集,专门用于构建和评估损害检测系统,以确定建筑物是否被海啸冲走;
- 数据类型:成对的海啸前后的航空影像块,并且在块的中心包含一个目标建筑物。这些对子是从日本东北地区的大量RGB航空影像中裁剪出来的。这些航空影像在大东日本地震前后拍摄,原始像素分辨率为地震前的影像为40厘米,地震后的影像为12厘米(实际上,重新采样到40厘米);
- 数据量级:包括8506对固定比例的对子和8444对调整大小的对子;
- 发布机构及时间:由日本的高级工业科学技术研究所(Advanced Industrial Science and Technology)和名古屋大学(Nagoya University)于2017年发布;
- 项目地址
- 相关论文
- WHU Building Dataset
- 项目简介:武汉大学创建的一个建筑数据集,称为WHU建筑数据集。这个数据集包含了从航空和卫星图像中手动提取的建筑样本。含有4个数据集:航空图像数据集,卫星图像数据集I(全球城市),卫星图像数据集II(东亚)和建筑变化检测数据集。
- 数据类型:航空图像和卫星图像;
- 数据量级:航空图像数据集中包含了从新西兰基督城的航空图像中提取的超过220,000个独立建筑,图像被分割成了8,189个512×512像素的片,其中包含了训练集(130,500个建筑),验证集(14,500个建筑)和测试集(42,000个建筑)。卫星图像数据集I(全球城市)中收集了来自全球各城市的图像,包含了204个图像。卫星图像数据集II(东亚)中包含了34085个建筑。建筑变化检测数据集中覆盖了2011年2月发生6.3级地震并在随后几年重建的区域,这个数据集包含了2012年4月获取的航空图像,其中包含了20.5平方公里的区域内的12796个建筑(在2016年的数据集中,同一区域有16077个建筑);
- 发布机构及时间:由武汉大学于2018年发布;
- 项目地址
- 相关论文
- xBD Dataset
- 项目简介:一个新的大规模数据集,用于推动变化检测和建筑物损坏评估的人道援助和灾后恢复研究。在与多个灾害响应机构的合作下,xBD提供了各种灾害事件的前后卫星图像,包括建筑物的多边形、损坏等级的序数标签以及相应的卫星元数据。此外,数据集还包含了环境因素(如火、水、烟等)的边界框和标签;
- 数据类型:主要是卫星图像,包括建筑物的损坏等级、位置以及其他环境因素的信息;
- 数据量级:xBD是迄今为止最大的建筑物损坏评估数据集,包含了850,736个建筑物的注释,覆盖了45,362平方公里的图像。
- 发布机构及时间:由卡内基梅隆大学,软件工程研究所,国防创新单位,国防部和CrowdAI, Inc.于2019年发布;
- 项目地址
- 相关论文
- Rwanda Built-up Region Segmentation Dataset
- Synthinel-1
- LEVIR-CD
- The S2Looking dataset
- Roof-Image Dataset
- BONAI(Buildings in Off-Nadir Aerial Images)
- SARBuD (SAR Building Dataset)
- OpenSARUrban
- Google Street View Data Set
- 24/7 Tokyo dataset
- OXFORD ROBOTCAR DATASET
- DeepLoc
- Oxford5k Dataset
- Paris6K Dataset
- CMP Facade Database
- Matterport3D
- S3DIS(Stanford large-scale 3D Indoor Spaces Dataset)
- University1652-Baseline
- 项目简介:University-1652数据集包含了1652座建筑物的数据,其中1402座建筑物包含了所有三种视角(卫星视角、无人机视角和地面视角)的图像,而另外250座建筑物则缺少3D模型或街景图像;
- 数据类型:卫星、无人机和手机相机拍摄的图片;
- 数据量级:训练集:包含50,218张图片,覆盖701个类别(建筑物),涵盖33所大学。查询集(无人机视角):包含37,855张图片,覆盖701个类别,涵盖39所大学。查询集(卫星视角):包含701张图片,覆盖701个类别。查询集(地面视角):包含2,579张图片,覆盖701个类别。图库集(无人机视角):包含51,355张图片。图库集(地面视角):包含2,921张图片,覆盖793个类别;
- 发布机构及时间:由南方科技大学和悉尼科技大学发布于2020年;
- 项目地址
- 相关论文
- WikiChurches
- fire-load-detection
- SODA(Site Object Detection dAtaset)
- 项目简介:一个新的大规模图像数据集,专门为建筑工地收集和注释;
- 数据类型:施工场地照片;
- 数据量级:包含了19,846张图片,这些图片中包含了286,201个对象。这些对象被分为15个类别进行了标注。这些类别包括:工人(Worker)、材料(Material)、机器(Machine)、布局(Layout)、人(person)、安全帽(helmet)、背心(vest)、木板(board)、木材(wood)、钢筋(rebar)、砖块(brick)、脚手架(scaffold)、手推车(handcart)、切割机(cutter)、电箱(ebox)、料斗(hopper)、钩子(hook)、围栏(fence)和标语(slogan)等。
- 发布机构及时间:清华水土学院和华南理工发布于2022年;
- 项目地址
- 相关论文
- 三维重建数据集(古建筑)
- 项目简介:数据集主要内容包括两部分数据:1)第一部分数据包含激光扫描数据和对应的图像数据。包括清华大学的三处建筑物场景(清华大学老校门、清华学堂、清华生命科学楼),使用Riegl-LMS-Z420i型激光扫描仪获取建筑物的真值数据,同时拍摄图像数据。数据集中包括激光真值数据、图像数据、摄像机投影矩阵。2)第二部分数据为中国四大佛教名山(五台、峨眉、九华、普陀)和两大道教名山(武当、青城)的典型古建筑图像数据;
- 数据类型:包括激光扫描数据、图像数据和摄像机投影矩阵;
- 数据量级:网页上并没有明确提供数据集的具体量级信息。但是,从提供的下载链接和文件大小来看,数据集的规模应该是相当大的。例如,其中一部分数据包括中国四大佛教名山(五台、峨眉、九华、普陀)和两大道教名山(武当、青城)的典型古建筑图像数据,每个数据集的大小都在1.3GB到3.6GB之间;
- 发布机构及时间:由中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室于2011年发布;
- 项目地址
- 相关论文
- Rome16K dataset
- Architectural Cultural Heritage dataset(ArCH)
- IFCNet
- BuildingNet
- Habitat Matterport Dataset(HM3D)
- SUM: A Benchmark Dataset of Semantic Urban Meshes
- BDG2(building-data-genome-project-2)