柏林工业大学 发布 BigEarthNet 数据集, 应用在 遥感技术、深度学习 领域

柏林工业大学 本次发布的数据集 BigEarthNet, BigEarthNet是由柏林工业大学创建的大型多标签Sentinel-2基准档案，包含590,326个Sentinel-2图像块，每个图像块根据不同分辨率分为120x120、60x60和20x20像素。数据集通过CORINE Land Cover 2018数据库进行多标签注释，旨在解决现有遥感图像档案的局限性，特别是在深度学习训练中的应用。BigEarthNet不仅规模庞大，而且支持多标签分类，适用于深度学习模型的训练，特别是在遥感图像场景分类问题中显示出高准确性。

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