OpenSatMap 是一个高分辨率卫星数据集,专为大规模地图构建而设计。该数据集由中国科学院自动化研究所 (CASIA) 、中国科学院香港信息系统研究所人工智能与机器人研究中心、中国科学院大学 (UCAS) 、腾讯地图和北京邮电大学于 2024 年发布,相关论文成果为「OpenSatMap: A Fine-grained High-resolution Satellite Dataset for Large-scale Map Construction」,已被 NeurIPS 2024 接受。
其特点是细粒度的实例级注释和高分辨率图像,这些图像达到了 20 级的分辨率,是现有卫星数据集中最高的。这个数据集的规模相当庞大,包含了 3,787 张高分辨率卫星图像,覆盖了多样的地理位置,并且与流行的驾驶数据集保持一致,这对于自动驾驶技术的发展具有重要意义。
数据集的多样性体现在其广泛的地理覆盖范围上,它不仅包括了中国多个城市的图像,还涵盖了全球 50 多个城市和 18 个国家的图像。这些图像是从 Google 地图上收集的,具有 19 级和 20 级的分辨率,分别对应 0.3 米/像素和 0.15 米/像素。 OpenSatMap19 和 OpenSatMap20 分别代表了这两种不同的分辨率级别。
在数据表示方面,OpenSatMap 使用矢量化的多边形线来表示线实例,将所有线条分为 3 类:路缘线、车道线和虚拟线。对于每个线实例,数据集提供了 8 个详细的属性,包括颜色、线型、线条数量、功能、双向、边界、阴影和清晰度,这些属性对于理解和使用数据集至关重要。
此外,OpenSatMap 还引入了 2 个任务,旨在推动从卫星图像中进行实例级线检测和用于自动驾驶的卫星增强在线地图构建的研究。
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