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数据发布 v20261015_035023 生成于 2026-10-15 方法论 报告缺失资源
数据检查于 2026-10-15. 数据在审查周期内已核查. 审查周期记录在方法论页面。 方法论

DTE-aerial 专家标注评估集

数据集 Tier A perception_ai cc-by-4.0
API 确认

面向树冠覆盖与可见衰退症状分割的专家标注航拍评估数据;项目说明包含 25 个地点的 525 个切片。

概览

官方代码仓库将该评估包与训练数据分别链接,切片分辨率覆盖 5、10 和 20 厘米。评估时应保留地点分组,并避免将 RGB 中的可见症状解释为生理诊断。

如何使用?

从下方记录的入口开始,然后对照技术清单进行验证。

  • 官方网站 https://huggingface.co/datasets/ayushi3536/deadtree.earth-aerial-bench
  • 文档 https://huggingface.co/datasets/ayushi3536/deadtree.earth-aerial-bench/raw/main/README.md

技术清单

  • 通过 许可证已识别 已记录: cc-by-4.0
  • 通过 维护信号 持续维护
  • 通过 验证状态 API 确认
  • 通过 已附加来源证据 3 个来源记录
  • 需复核 已记录最新版本 未记录

官方链接

元数据与治理

许可证 cc-by-4.0 — 推断
商业化模式未知
维护状态持续维护
验证状态 API 确认
最新版本未记录
最新发布未记录
最近活动2026-10-14
最近检查2026-10-15
首次发现2026-10-15

数据集事实

任务图像分割
模态图像
许可证(数据集卡)cc-by-4.0

以上事实仅来自官方数据集卡,未确认字段保持未知。

相关资源与依赖

该资源尚未记录已验证的关系。

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