遥感影像公开数据集：DeepGlobe Road 数据集

遥感影像公开数据集：DeepGlobe Road 数据集

深度学习技术在遥感图像处理领域的应用日益广泛，其中包括了许多相关的数据集。本文将介绍一个广泛应用于道路提取的遥感影像数据集——DeepGlobe Road 数据集，并提供相关的代码实现。

一、 DeepGlobe Road 数据集简介

DeepGlobe Road 数据集是一个通过卫星遥感影像获取的道路分割数据集。其由高分辨率的卫星图像以及在图像上标注的道路轮廓线组成。这个数据集的任务主要是从卫星图像中提取出现有道路的准确轮廓。对于人工智能与计算机视觉领域的科研人员来说，这个数据集是非常有价值的，因为其采用的数据来源于真实的遥感图像，并且拥有高质量的标注。

DeepGlobe Road 数据集中包含了来自 6 个国家的遥感影像，使用像元尺寸为 0.3 米和 0.05 米的两种分辨率进行了测试。该数据集中包含了训练集、验证集和测试集三部分，总共有 20,000 张图片。

二、 数据集下载

DeepGlobe Road 数据集可以从官方网站上进行下载。（注意：第一次下载可能需要注册账号）

https://competitions.codalab.org/competitions/18467#participate-get-data

三、 数据集使用

1. 数据集预处理

在开始处理数据前，需要进行一些必要的预处理操作。主要包括数据集的读取、图像预处理和标签预处理。

首先，我们需要导入相关的库文件。

import os
import glob
import