然而现实情况是,大幅面超高分辨率卫星影像的 SGG 数据集比较缺乏,这无疑限制了 SGG 在 SAI 中的进展。 又由于大幅面超高分辨率卫星影像的复杂性,挖掘目标-关系三元组<目标 1, 关系,目标 2> 严重依赖于远程上下文推理,传统为小幅面自然图像设计的 SGG 模型,不能直接适用于大幅面卫星影像。 注:下图是大幅面超高分...
然而现实情况是,大幅面超高分辨率卫星影像的SGG数据集比较缺乏,这无疑限制了SGG在SAI中的进展。 又由于大幅面超高分辨率卫星影像的复杂性,挖掘目标-关系三元组<目标1,关系,目标2>严重依赖于远程上下文推理,传统为小幅面自然图像设计的SGG模型,不能直接适用于大幅面卫星影像。 注:下图是大幅面超高分卫星影像中的SGG示...
然而现实情况是,大幅面超高分辨率卫星影像的SGG数据集比较缺乏,这无疑限制了SGG在SAI中的进展。 又由于大幅面超高分辨率卫星影像的复杂性,挖掘目标-关系三元组<目标1,关系,目标2>严重依赖于远程上下文推理,传统为小幅面自然图像设计的SGG模型,不能直接适用于大幅面卫星影像。 注:下图是大幅面超高分卫星影像中的SGG示...
然而现实情况是,大幅面超高分辨率卫星影像的SGG数据集比较缺乏,这无疑限制了SGG在SAI中的进展。 又由于大幅面超高分辨率卫星影像的复杂性,挖掘目标-关系三元组<目标1,关系,目标2>严重依赖于远程上下文推理,传统为小幅面自然图像设计的SGG模型,不能直接适用于大幅面卫星影像。 注:下图是大幅面超高分卫星影像中的SGG示...
具体来说,该数据集名为RSG,主要面向卫星影像中的目标检测(OBD)和场景图生成(SGG)任务。 SGG有助于促进模型对地理空间场景从感知到认知的智能理解,但一直缺乏大幅面、超高分辨率的卫星影像数据。 而RSG的出现很好地填补了这一空白,一同...
【#武大等开源大幅面高清卫星影像数据集# 】 AI卫星影像知识生成模型数据集稀缺的问题,又有新解了。 来自武汉大学、上海AI实验室、西工大等9家机构共同推出了该领域的大型数据集,涵盖了21万个地理目标和40万...
然而现实情况是,大幅面超高分辨率卫星影像的SGG数据集比较缺乏,这无疑限制了SGG在SAI中的进展。 又由于大幅面超高分辨率卫星影像的复杂性,挖掘目标-关系三元组<目标1,关系,目标2>严重依赖于远程上下文推理,传统为小幅面自然图像设计的SGG模型,不能直接适用于大幅面卫星影像。
武大等开源大幅面高清卫星影像数据集,涵盖21万+地理目标 AI 卫星影像知识生成模型数据集稀缺的问题,又有新解了。 来自武汉大学、上海 AI 实验室、西工大等 9 家机构共同推出了该领域的大型数据集,涵盖了 21 万个地理目标和 40 万个目标-关系三元组。
武大等开源大幅面高清卫星影像数据集:涵盖21万+地理目标,复杂地理空间场景知识精准生成 作者:量子位 发布于:2024-06-21 20:40 雪球 转发:0 回复:0 喜欢:0还有配套工具包一同开源A股开户|雪球基金|投资者教育|风险提示 风险提示:雪球里任何用户或者嘉宾的发言,都有其特定立场,投资决策需要建立在独立思考之上...
具体来说,该数据集名为RSG,主要面向卫星影像中的目标检测(OBD)和场景图生成(SGG)任务。 SGG 有助于促进模型对地理空间场景从感知到认知的智能理解,但一直缺乏大幅面、超高分辨率的卫星影像数据。 而RSG 的出现很好地填补了这一空白,一同提出的还有基于上下文感知的逐级认知(CAC)框架,以及配套的SGG 工具包。