研究者发布 Sentinel-2 活跃火灾分割数据集
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研究者发布 Sentinel-2 活跃火灾分割数据集
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AI 综述
研究者发布了用于卫星影像主动火灾分割的开放 Sentinel-2 数据集，覆盖 25 场加州野火，含 2,148 组图像—掩膜对。影像为 512×512 像素、20 米空间采样的三通道数据；其中 841 组含主动火标签，标签仅占全部网格单元的 0.0766%。 数据按火灾划分为 18 场训练、3 场验证和 4 场测试，并提供 ResNet-34 U-Net 参考代码、验证集检查点及阈值选择。
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最新进展10月28日 12:00
面向25场加州野火深度学习主动火分割的 Sentinel-2 基准数据集（2020年7月—2026年8月）报道时间线
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10月28日
- arXiv · Machine Learning面向25场加州野火深度学习主动火分割的 Sentinel-2 基准数据集（2020年7月—2026年8月）
研究者发布面向主动火分割的 Sentinel-2 开放图像数据集，覆盖25场加州野火并包含2,148组图像—掩膜对。数据由512x512像素、20 m空间采样的三通道影像组成，其中841组含主动火标签，标签仅占全部网格单元的0.0766%。数据按18场训练、3场验证和4场测试火灾划分，并提供ResNet-34 U-Net参考代码及验证集检查点和阈值选择。
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