FAIR1M百万级遥感图像细粒度目标识别数据集

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01 前言

从数百万平方公里范围的卫星图像中快速精准地定位、识别感兴趣的目标，是遥感数据智能解译领域的核心难题。

近期，中国科学院空天信息创新研究院研究团队和国际摄影测量与遥感协会合作，构建了一套目前全球规模最大的遥感图像细粒度目标识别数据集，并面向全球公开发布。

02 项目目标

ISPRS在高分辨率卫星图像中进行目标检测的基准为评估和比较高分辨率卫星图像中的细粒度目标检测提供了一种有效的方法。基准数据集可从ISPRS网站和此镜像网站上专门设计的项目网页中获得。有兴趣的参与者可以测试他们的方法并将其结果提交进行评估。评估结果将在结果网页上更新。

03 项目描述

该基准提供了将高级深度学习技术应用于遥感的标准数据集。FAIR1M是用于遥感图像中精细目标检测和识别的大规模数据集。为了满足实际应用的需要，FAIR1M数据集中的图像是从不同的传感器和平台收集的，空间分辨率范围为0.3m至0.8m。

该数据集中有超过一百万个实例和超过一万五千张图像。FAIR1M数据集中的所有对象均通过定向边界框针对5个类别和37个子类别进行注释。每个图像的大小在1000×1000到10,000×10,000像素的范围内，并包含显示各种比例，方向和形状的对象。

该数据集还具有100多万精细化标注、多角度分布的目标，场景覆盖全球上百个典型城市、乡镇，以及常用机场、港口等，其中来自我国自主产权高分系列卫星的数据占比超过80%。