Kullervo/BRIGHT
Overview BRIGHT is the first open-access, globally distributed, event-diverse multimodal dataset specifically curated to support AI-based disaster response. It covers five types of natural disasters and two types of man-made disasters across 14 regions worldwide, with a particular focus on developing countries. About 4,200 paired optical and SAR images containing over 380,000 building instances in BRIGHT, with a spatial resolution between 0.3 and 1 meters, provides detailed representations… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Kullervo/BRIGHT.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
#1 Repository Của Tuần
🌍 BRIGHT: Bộ dữ liệu thảm họa đa dạng thứ nhất cho AI phản ứng khẩn cấp
BRIGHT kết hợp ảnh vệ tinh quang học và SAR với nhãn chi tiết tòa nhà, hỗ trợ đánh giá thiệt hại và phát hiện thay đổi sau thảm họa.
BRIGHT là bộ dữ liệu mở đầu tiên toàn cầu, phân phối đa vùng và đa dạng về loại thảm họa, được thiết kế riêng để hỗ trợ AI trong lĩnh vực phản hồi thảm họa. Nó bao phủ năm loại thiên tai tự nhiên và hai loại tai nạn do con người trên 14 khu vực trên thế giới, đặặc biệt tập trung vào các nước đang phát triển.
Với khoảng 4.200 cặp ảnh quang học và SAR, BRIGHT chứa hơn 380.000 đối tượng tòa nhà, độ phân giải từ 0.3 đến 1 mét, cung cấp cách biểu diễn chi tiết của từng cấu trúc.
✨ Điểm nổi bật
- Đa dạng thảm họa: Bao phủ 5 thiên tai tự nhiên và 2 tai nạn do con người trên 14 khu vực toàn cầu.
- Đa dạng dạng dữ liệu: Kết hợp ảnh quang học và SAR, hỗ trợ phân tích thời tiết xấu.
- Độ phân giải cao: Từ 0.3 đến 1 mét, chi tiết hóa từng tòa nhà.
- Nhãn chi tiết: Hơn 380.000 đối tượng tòa nhà được gán nhãn chính xác.
- Hỗ trợ đa nhiệm vụ: Phân đoạn ảnh, phát hiện đối tượng, phân lớp zero-shot, tạo mặt nạ.
- CVPR 2026 MONTI: Là bộ dữ liệu chính thức cho cuộc thi xác định thiệt hại tòa nhà cấp độ thực thể.
- IEEE GRSS DFC 2025: Là bộ dữ liệu chính thức cho cuộc thi hợp nhất dữ liệu từ xa.
💡 Vì sao đáng chú ý
BRIGHT nổi bật bởi sự kết hợp độc đáo giữa ảnh quang học và SAR, cho phép đánh giá thiệt hại ngay cả khi thời tiết xấu, rào cản quan trọng trong phản hồi thảm họa thực tế. Bộ dữ liệu hỗ trợ nhiều nhiệm vụ AI khác nhau từ phân đoạn ảnh đến phát hiện đối tượng, phù hợp cho nghiên cứu và phát triển mô hình chung.
Ngoài ra, BRIGHT là nền tảng chính thức cho các cuộc thi quốc tế như CVPR 2026 MONTI và IEEE GRSS DFC 2025, thu hút cộng đồng nghiên cứu toàn cầu.
#DisasterResponse #RemoteSensing #BuildingDamage #AI #OpenData #TiniX
Dự án tương tự
Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.
👁️ Cataract-LMM: Large-Scale Multi-Source Multi-Task Benchmark for Surgical AI Welcome to the official repository for the Cataract-LMM dataset. Hosted on Hugging Face, this dataset represents a comprehensive, clinically representative benchmark designed to accelerate deep learning research in surgical video analysis. By bridging the gap between isolated, single-task datasets and the complex reality of surgical environments, Cataract-LMM… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/mjahmadi/Cataract-LMM.
🐋 The OpenOrca Dataset! 🐋 We are thrilled to announce the release of the OpenOrca dataset! This rich collection of augmented FLAN data aligns, as best as possible, with the distributions outlined in the Orca paper. It has been instrumental in generating high-performing model checkpoints and serves as a valuable resource for all NLP researchers and developers! Official Models Mistral-7B-OpenOrca Our latest model, the first 7B to score better overall than all… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Open-Orca/OpenOrca.
Negative Embedding / Textual Inversion Idea The idea behind this embedding was to somehow train the negative prompt as an embedding, thus unifying the basis of the negative prompt into one word or embedding. Side note: Embedding has proven to be very helpful for the generation of hands! :) Usage To use this embedding you have to download the file aswell as drop it into the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder. Please put the embedding in… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Nerfgun3/bad_prompt.
a.k.a. Awesome ChatGPT Prompts This is a Dataset Repository mirror of prompts.chat — a social platform for AI prompts. 📢 Notice This Hugging Face dataset is a mirror. For the latest prompts, features, and community contributions, please visit: 🌐 Website: prompts.chat 📦 GitHub: github.com/f/awesome-chatgpt-prompts About prompts.chat is an open-source platform where users can share, discover, and collect AI prompts from the community. The project can… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fka/prompts.chat.
all-MiniLM-L6-v2 This is a sentence-transformers(https://www.SBERT.net) model: It maps sentences & paragraphs to a 384 dimensional dense vector space and can be used for tasks like clustering or semantic search. Usage (Sentence-Transformers) Using t...
This dataset contains images used in the documentation of HuggingFace's libraries. HF Team: Please make sure you optimize the assets before uploading them. My favorite tool for this is https://tinypng.com/.
Negative Embedding This is a Negative Embedding trained with Counterfeit. Please use it in the "\stable-diffusion-webui\embeddings" folder.It can be used with other models, but the effectiveness is not certain. Counterfeit-V2.0.safetensors AbyssOrangeMix2_sfw.safetensors anything-v4.0-pruned.safetensors
Dataset Card for ImageNet Dataset Summary ILSVRC 2012, commonly known as 'ImageNet' is an image dataset organized according to the WordNet hierarchy. Each meaningful concept in WordNet, possibly described by multiple words or word phrases, is called a "synonym set" or "synset". There are more than 100,000 synsets in WordNet, majority of them are nouns (80,000+). ImageNet aims to provide on average 1000 images to illustrate each synset. Images of each concept are… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/ILSVRC/imagenet-1k.
[!NOTE] IMPORTANT: Please help us protect the integrity of this benchmark by not publicly sharing, re-uploading, or distributing the dataset. Humanity's Last Exam 🌐 Website | 📄 Paper | GitHub Center for AI Safety & Scale AI Humanity's Last Exam (HLE) is a multi-modal benchmark at the frontier of human knowledge, designed to be the final closed-ended academic benchmark of its kind with broad subject coverage. Humanity's Last Exam consists of 2,500 questions across dozens… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/cais/hle.