🏠 Buildings v.2026-07-06 — 每个位置的基准

本页详细介绍了 🏠 Buildings v.2026-07-06 分割模型（全局域，0.3 m / z19）在 14 个感兴趣区域 (AOI) 上的验证情况，与 **之前版本 v.2025-12-10**（当前生产的 🏠 建筑模型）进行了比较。对于每个 AOI，两个预测掩模并排显示；单击任意图像将其打开为全尺寸，然后使用 ← / → 箭头键在它们之间浏览。

所有指标都是基于区域的：IoU 是预测和真实建筑掩模的交集，并且 **F1 / 精度 / 召回率 ** 在重叠掩模区域上计算。评估运行时间：2026年6月13日（全球集）和2026年6月16日（卫星集）。

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遮罩颜色图例： v.2026-07-06 · v.2025-12-10

航拍图像验证集

对全球 9 个感兴趣区域（混合城市/郊区/农村）的验证。

美国 — 迈尔斯堡

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.907	0.951	0.983	0.921
v.2025-12-10	0.880	0.936	0.974	0.901

v.2026-07-06 — United States — Fort Myers — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — United States — Fort Myers — v.2025-12-10

加拿大 — 里戈

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.870	0.930	0.934	0.927
v.2025-12-10	0.842	0.914	0.923	0.907

v.2026-07-06 — Canada — Rigaud — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — Canada — Rigaud — v.2025-12-10

南非 — 伍斯特

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.592	0.744	0.867	0.651
v.2025-12-10	0.385	0.556	0.845	0.415

v.2026-07-06 — South Africa — Worcester — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — South Africa — Worcester — v.2025-12-10

新西兰 — 惠灵顿

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.838	0.912	0.900	0.924
v.2025-12-10	0.790	0.883	0.888	0.878

v.2026-07-06 — New Zealand — Wellington — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — New Zealand — Wellington — v.2025-12-10

科特迪瓦 — 班戈洛

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.663	0.797	0.844	0.755
v.2025-12-10	0.642	0.782	0.927	0.676

v.2026-07-06 — Côte d'Ivoire — Bangolo — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — Côte d'Ivoire — Bangolo — v.2025-12-10

英国 — 伦敦

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.813	0.897	0.873	0.922
v.2025-12-10	0.730	0.844	0.800	0.892

v.2026-07-06 — United Kingdom — London — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — United Kingdom — London — v.2025-12-10

澳大利亚 — 阿德莱德

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.868	0.929	0.914	0.945
v.2025-12-10	0.830	0.907	0.899	0.915

v.2026-07-06 — Australia — Adelaide — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — Australia — Adelaide — v.2025-12-10

美国 — 菲尼克斯

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.903	0.949	0.944	0.953
v.2025-12-10	0.847	0.917	0.902	0.933

v.2026-07-06 — United States — Phoenix — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — United States — Phoenix — v.2025-12-10

新西兰 — 下赫特

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.867	0.929	0.956	0.903
v.2025-12-10	0.814	0.898	0.931	0.867

v.2026-07-06 — New Zealand — Lower Hutt — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — New Zealand — Lower Hutt — v.2025-12-10

卫星图像验证集

对 5 个密集城市地区的全球卫星图像集进行验证。

阿拉伯联合酋长国 — 阿布扎比

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.751	0.858	0.828	0.890
v.2025-12-10	0.717	0.835	0.817	0.854

v.2026-07-06 — United Arab Emirates — Abu Dhabi — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — United Arab Emirates — Abu Dhabi — v.2025-12-10

印度 — 班加罗尔

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.779	0.876	0.859	0.894
v.2025-12-10	0.735	0.847	0.848	0.846

v.2026-07-06 — India — Bangalore — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — India — Bangalore — v.2025-12-10

沙特阿拉伯 — 利雅得

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.817	0.899	0.920	0.879
v.2025-12-10	0.654	0.791	0.687	0.931

v.2026-07-06 — Saudi Arabia — Riyadh — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — Saudi Arabia — Riyadh — v.2025-12-10

印度 — 塔恩

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.768	0.869	0.889	0.849
v.2025-12-10	0.722	0.839	0.871	0.809

v.2026-07-06 — India — Thane — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — India — Thane — v.2025-12-10

俄罗斯 — 乌法

模型	IOU	F1	精确	记起
v.2026-07-06	0.821	0.902	0.897	0.907
v.2025-12-10	0.818	0.900	0.897	0.903

v.2026-07-06 — Russia — Ufa — v.2026-07-06

v.2025-12-10 — Russia — Ufa — v.2025-12-10

概括

v.2026-07-06 在 所有 14 个 AOI 中领先于 F1 上之前的生产模型。在航空图像的全球验证集（9 个 AOI）上，基于区域的平均 F1 从 0.849 上升至 0.893**（IoU 0.751 → **0.813）；在 5 个密集城市卫星图像 AOI 上，平均 F1 从 0.842 上升至 0.881**（IoU 0.729 → **0.787），这主要是由于利雅得、班加罗尔和塔那等非正规和高密度建成区的召回率和精确度更高。