遥感图像目标检测
背景意义
遥感图像处理在灾害防控、城市规划、环境监测和国土安全等领域有着重要作用。然而,遥感图像具有物体尺度差异较大、物体分布较密集、图像分辨率高、旋转变化大等特点,因此针对自然图像的通用算法和模型效果往往不佳,需要专用的遥感算法和模型。
遥感图像物体检测任务旨在从遥感图像中检测出所关注物体的旋转包围盒(Oriented Bounding Box, OBB)及其类别。目前遥感图像目标检测方法仍存在较大改进空间,本竞赛赛题聚焦遥感图像目标检测任务,参赛队伍基于“计图”(Jittor)深度学习框架,使用实际数据集训练遥感图像目标检测模型,实现对遥感图像中指定目标的精准识别。
赛题内容
比赛要求选手使用赛方提供的数据集,使用计图框架训练遥感图像目标检测模型,并对测试集的图像输出图像中物体的旋转包围盒及其物体类型。
计图框架详见:https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/jittor/
数据集说明
01
比赛使用的数据集FAIR1M-1.5由中国科学院空天信息创新研究院提供
02
每组数据包含一张遥感图像以及与这张遥感图像对应的标注数据,包含遥感图像中物体的旋转包围盒及其物体类型,物体类型包括:Airplane、Ship、Vehicle、Basketball Court、Tennis Court、Football field、Baseball field、Intersection、Roundabout、Bridge。
03
标注数据存放在xml文件中,其中x.xml中存放了训练集图像x.tif标注数据的json文本,objects字段中存放了不同物体的标注信息,每个物体的标注信息包含possibleresult字段,存放物体分类名称;points字段,存放五个点,其中第一个和第五个点相同,表示一个四边形,对应这个物体的旋转包围盒。标注数据细节请参考数据集内的文件。
04
数据集分为训练集(5000张)、初赛测试集(1000张)和决赛测试集(2000张)三个部分,根据赛程与不同阶段公布,其中测试集只会公布图像而不会公布标注数据。
比赛时间
大赛分为初赛和决赛两个比赛环节。
初赛时间:2022年8月初-10月07日
决赛时间:2022年11月1日-11月15日
参赛详情将于开赛前在大赛官网及官方公众号发布,敬请关注。
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