Google发布了带有高度的建筑数据集（2016年至2023年）

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google 发布了带有高度的建筑数据集（2016年至2023年） google AI团队基于哨兵卫星数据，于9月19日发布了 Open Buildings 2.5D Temporal Dataset ，该数据集包含了覆盖非洲、拉丁美洲、南亚和东南亚的5800万平方公里的区域，时间范围为2016年-2023年，分辨率为10米。 该数据集由一个GEE的图像集合组成，包含三种不同通道的栅格：建筑、建筑高度和建筑数量比例（ building presence, building height, and fractional building counts）。 建筑物的提取（栅格） 该数据集是Google通过 teacher—student模型 来提取的。 这是机器学习中的一种 知识蒸馏技术 。这种方法通常用于将一个复杂的模型（教师）的知识转移到一个较小或较简单的模型（学生）中： 教师模型：通常是一个大型、复杂、性能优秀的模型。在高质量或高分辨率的数据上训练。 学生模型：通常是一个较小、较简单的模型。 ………………………………