このデータセットは、同済大学とキングス カレッジ ロンドンによって論文「」で開発されました。AdaTreeFormer: 単一の高解像度画像からカウントするツリーの少数ショット ドメイン適応』で提案されました。 この論文には、ロンドン データセット、江蘇データセット、ヨセミテ データセットの 3 つのデータセットが含まれています。 このデータセットは、ロンドンの高解像度樹木検出データセットです。

• 場所: 英国ロンドン
• 景観タイプ: 都市、住宅、密集した公園
• 画像あたりの木の平均数: 155
• 木の総数: 95,067
• 画像解像度: 0.2 メートル
• データ分割：トレーニングセット：452枚、テストセット：161枚 ロンドンのデータセットは、樹木の密度が高く、樹木の形状やサイズがさまざまである、さまざまな都市および住宅環境をカバーしています。この多様性により、モデルのトレーニングとテスト用の豊富なサンプルが提供されます。

データセットの背景

• 多様な樹木の種類と地形: 樹木の種類、サイズ、形状が異なるだけでなく、地形(都市部、農地、山岳地帯など)も異なるため、樹木のカウントはより複雑になります。
• 高品質のトレーニング データの欠如: 深層学習モデルは多くの場合、大量のラベル付きデータに依存しますが、このデータの取得には費用と時間がかかります。
• ドメイン ギャップの問題: 樹木カウント タスクでは、さまざまなシーン (都市部と農村部など)、さまざまな画像タイプ (航空画像や衛星画像など)、および樹木の密度の違いにより、ソース ドメインとターゲット ドメインの間に大きな違いが生じます。ドメイン。