Ricercatori del Department of Defense’s Defense Innovation Unit (DIU) presso la Carnegie Mellon University, assieme alla startup CrowdAI, hanno realizzato e pubblicato xBD, un grande dataset di immagini satellitari per individuare edifici danneggiati dopo un disastro naturale.
xBD contiene 22.068 immagini con 850.736 annotazioni di edifici che coprono 45.362 chilometri quadrati, con fotografie “prima e dopo” i danni. Il dataset, che è nato grazie alla competizione xView 2 del Dipartimento della Difesa USA, potrà essere utilizzato per addestrare sistemi AI da usare per la valutazione rapida dei danni in seguito a disastri naturali.
La ricerca si può scaricare qui (pdf).
