التفصيل عالي الدقة بشكل فائق مع سياق غني بشكل فائق: معيار جديد

مع التزايد المتسارع في الاهتمام والتطور السريع لأساليب التجزئة ذات الدقة الفائقة (UHR)، أصبح هناك حاجة ملحة إلى معيار واسع النطاق يغطي طيفًا واسعًا من المشاهد، مع تسميات دقيقة ومتداخلة بشكل كامل، لدعم تقدم هذا المجال. ولتحقيق هذا الهدف، تم تقديم مجموعة البيانات URUR، التي تعني "مجموعة بيانات ذات دقة فائقة مع سياق غني جدًا". وكما يوحي الاسم، تحتوي URUR على عدد كبير من الصور ذات دقة عالية بما يكفي (3,008 صور بحجم 5,120 × 5,120 بكسل)، وطيف واسع من المشاهد المعقدة (من 63 مدينة)، وسياق غني بما يكفي (ما يقارب مليون مثيل في 8 فئات)، وتسميات دقيقة جدًا (حوالي 80 مليار بكسل تم تسميتها يدويًا)، مما يجعلها متفوقة بشكل كبير على جميع مجموعات البيانات الحالية ذات الدقة الفائقة، بما في ذلك DeepGlobe وInria Aerial وUDD. علاوةً على ذلك، قمنا بتطوير إطار عمل يُدعى WSDNet، وهو إطار أكثر كفاءة وفعالية لتمييز الصور ذات الدقة الفائقة، خاصةً في السياقات الغنية جدًا. بشكل محدد، تم دمج تحويل الموجات المتعددة المستويات (DWT) بشكل طبيعي لتقليل العبء الحسابي مع الحفاظ على التفاصيل المكانية الإضافية، بالإضافة إلى إدخال خسارة مُهَدَّئة بالموجات (WSL) لإعادة بناء السياق الهيكلي الأصلي والأنسجة مع شرط التماسك السلس. أظهرت التجارب على عدة مجموعات بيانات ذات دقة فائقة أداءً يُعد من الأفضل على مستوى الحالة الحالية. يمكن الوصول إلى مجموعة البيانات من خلال الرابط التالي: https://github.com/jankyee/URUR.