AIGC動態(tài)歡迎閱讀

原標(biāo)題：武大等開源大幅面高清衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)集：涵蓋21萬+地理目標(biāo)，復(fù)雜地理空間場景知識精準(zhǔn)生成
關(guān)鍵字：目標(biāo),影像,數(shù)據(jù),關(guān)系,大幅面
文章來源：量子位
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：0字

內(nèi)容摘要：

大學(xué)李彥勝課題組投稿量子位 | 公眾號 QbitAIAI衛(wèi)星影像知識生成模型數(shù)據(jù)集稀缺的問題，又有新解了。
來自大學(xué)、上海AI實(shí)驗(yàn)室、西工大等9家機(jī)構(gòu)共同推出了該領(lǐng)域的大型數(shù)據(jù)集，涵蓋了21萬個地理目標(biāo)和40萬個目標(biāo)-關(guān)系三元組。
而且像機(jī)場、港口、立交橋等這樣復(fù)雜地理空間場景，也都包括在了數(shù)據(jù)集當(dāng)中。
具體來說，該數(shù)據(jù)集名為RSG，主要面向衛(wèi)星影像中的目標(biāo)檢測（OBD）和場景圖生成（SGG）任務(wù)。
SGG有助于促進(jìn)模型對地理空間場景從感知到認(rèn)知的智能理解，但一直缺乏大幅面、超高分辨率的衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)。
而RSG的出現(xiàn)很好地填補(bǔ)了這一空白，一同提出的還有基于上下文感知的逐級認(rèn)知（CAC）框架，以及配套的SGG工具包。
有關(guān)論文已經(jīng)在arXiv公開發(fā)布，相應(yīng)的數(shù)據(jù)集和工具包也已經(jīng)開源。
大幅面超高分辨率衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)集在衛(wèi)星影像（SAI）領(lǐng)域當(dāng)中，場景圖生成（SGG）技術(shù)可以促進(jìn)對地理空間場景從感知到認(rèn)知的智能理解。
在SAI中，地理目標(biāo)的尺度和縱橫比變化大，地理目標(biāo)之間（甚至是空間不相交的地理目標(biāo)之間）存在豐富的關(guān)聯(lián)，這使得SGG有必要在大幅面超高分辨率衛(wèi)星影像中整體進(jìn)行。
然而現(xiàn)

原文鏈接：武大等開源大幅面高清衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)集：涵蓋21萬+地理目標(biāo)，復(fù)雜地理空間場景知識精準(zhǔn)生成

聯(lián)系作者

文章來源：量子位
作者微信：QbitAI
作者簡介：追蹤人工智能新趨勢，關(guān)注科技行業(yè)新突破