滑坡損毀房屋實例分割數據集：AI 圖像數據集第10834期

2026-10-31 6

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简介： 本数据集含3320张滑坡场景图像，支持5类实例分割（完好/损毁/受损建筑、滑坡损毁房屋、滑坡土体），mAP@50达51.8%，配套YOLOv8训练代码与预训练模型，适用于灾情识别、房屋损毁评估及无人机地质灾害监测。

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滑坡损毁房屋实例分割数据集

滑坡灾害房屋损毁识别是自然灾害应急监测中的重要方向，这份滑坡损毁房屋实例分割数据集，专门面向滑坡场景下建筑与受灾区域识别任务，可用于滑坡灾害研判、受损房屋分割、灾后灾情评估等研究。

| 适用任务 | 滑坡区域识别、受灾房屋分割、灾后建筑损毁评估、灾害应急研判 |

• 数据集聚焦滑坡灾害场景，标注包含完好建筑、不同受损程度房屋以及滑坡土体，能够区分建筑本体与滑坡灾害区域，适配灾后精细化灾情分析。
• 标注为实例分割格式，支持对每一栋房屋、每一处滑坡区域单独提取轮廓，可统计受灾建筑数量、损毁范围，满足灾害定量化评估需求。
• 自带预训练模型，配套mAP、精确率、召回率指标，拿到数据后可直接开展模型微调、对比实验，降低滑坡灾害视觉算法的开发门槛。
• 适用于无人机航拍影像下的自然灾害监测，可应用于地质灾害预警、灾后救援勘查、国土防灾相关算法研究。

# YOLO分割yaml配置
path: ./landslide_house_damage
train: images/train
val: images/val
test: images/test

names:
  0: 完好建筑
  1: 损毁建筑
  2: 受损建筑
  3: 滑坡损毁房屋
  4: 滑坡土体

# YOLOv8分割训练代码
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n-seg.pt')
results = model.train(
    data='landslide_house_damage.yaml',
    epochs=100,
    imgsz=640,
    batch=8,
    device=0
)

滑坡检测，房屋损毁分割，灾后评估，地质灾害识别，无人机灾害监测

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