武大等開源大幅面高清衛星影像數據集：涵蓋21萬+地理目標，復雜地理空間場景知識精準生成

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原標題：武大等開源大幅面高清衛星影像數據集：涵蓋21萬+地理目標，復雜地理空間場景知識精準生成
關鍵字：目標,影像,數據,關系,大幅面
文章來源：量子位
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內容摘要：

大學李彥勝課題組投稿量子位 | 公眾號 QbitAIAI衛星影像知識生成模型數據集稀缺的問題，又有新解了。
來自大學、上海AI實驗室、西工大等9家機構共同推出了該領域的大型數據集，涵蓋了21萬個地理目標和40萬個目標-關系三元組。
而且像機場、港口、立交橋等這樣復雜地理空間場景，也都包括在了數據集當中。
具體來說，該數據集名為RSG，主要面向衛星影像中的目標檢測（OBD）和場景圖生成（SGG）任務。
SGG有助于促進模型對地理空間場景從感知到認知的智能理解，但一直缺乏大幅面、超高分辨率的衛星影像數據。
而RSG的出現很好地填補了這一空白，一同提出的還有基于上下文感知的逐級認知（CAC）框架，以及配套的SGG工具包。
有關論文已經在arXiv公開發布，相應的數據集和工具包也已經開源。
大幅面超高分辨率衛星影像數據集在衛星影像（SAI）領域當中，場景圖生成（SGG）技術可以促進對地理空間場景從感知到認知的智能理解。
在SAI中，地理目標的尺度和縱橫比變化大，地理目標之間（甚至是空間不相交的地理目標之間）存在豐富的關聯，這使得SGG有必要在大幅面超高分辨率衛星影像中整體進行。
然而現

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