SODA: 面向建筑领域深度学习的施工现场图像数据集

发表于:

课题组与华南理工大学邓逸川老师团队合作,共同构建了面向施工现场物体识别的大规模图像数据集SODA(Site Object Detection dAtaset)。数据集包含图片近20000张,覆盖了不同拍摄视角、光照条件,可支持施工现场工人、机械、材料、环境等多类实体的识别。研究表明,有关数据集可以大幅提升有关算法在施工领域的表现,对未来施工多场景应用均具有重要意义。数据集构建方法、预训练模型性能等详见论文。有数据集可在此下载,供大家研究参考。

数据集起名SODA,希望它能苏打水一样为有关学者和专家带来快乐:)

发表评论