RRSIS-D (リモート センシング画像セグメンテーション – データセットを参照) は、リモート センシング画像セグメンテーション タスク用に特別に設計された大規模なデータ セットであり、アモイ大学によって開始されました。リモートセンシング画像セグメンテーションを参照するための回転マルチスケールインタラクションネットワーク」が CVPR 2024 に採択されました。このペーパーでは、RRSIS タスクとマルチスケール インタラクション ネットワーク (RMSIN) を回転させる方法を紹介します。

このデータセットには、さまざまな空間解像度とオブジェクトの方向をカバーする 17,402 個の画像記述マスクのトリプルが含まれています。コンピューター ビジョンと自然言語処理テクノロジーを組み合わせて、テキストの説明に基づいてリモート センシング画像内のターゲット オブジェクトのピクセル レベルの位置決めを実現します。モデルに広範な空間および回転シナリオを提供するだけでなく、RRSIS タスクの厳密なベンチマークを確立して、パフォーマンスの厳密な評価を保証します。