차량/선박 탐지/물체 평가/도시 풍경 등을 포함하는 항공 사진 데이터 세트...
드론의 대중화와 컴퓨터 비전 기술의 급속한 발전으로, 혁신적인 사진 촬영 형태인 드론 항공 사진이 전례 없는 속도로 대중의 관심을 끌고 있습니다. 그것은 전통적인 사진의 한계를 깨고 우리에게 "신의 관점"을 열어줍니다. 항공 사진 하드웨어의 성능은 점차 물리적 한계에 접근하고 있으며, 알고리즘 최적화의 난이도 또한 증가하고 있습니다.데이터의 품질은 관련 모델이 간단한 데이터 수집에서 정확한 객체 평가 및 장면 분류로 전환될 수 있는지 여부를 직접적으로 결정합니다.
항공 사진 데이터세트를 구성하는 것은 결코 단순히 이미지를 쌓는 것이 아닙니다. 전통적인 데이터 수집 방법과 비교했을 때, 항공 사진은 짧은 시간 안에 방대한 정보 데이터를 얻을 수 있어 데이터 수집의 효율성을 크게 향상시킵니다. 또한, 데이터의 유효성과 보안을 확보하기 위해서는 수집 지역과 시간을 합리적으로 계획하고, 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트를 엄격하게 구분하며, 끊임없이 변화하는 지리적, 물리적 환경에 적응할 수 있도록 새로운 데이터를 정기적으로 추가하는 동적 업데이트 메커니즘을 구축해야 합니다. 도시 계획, 목표 탐지, 객체 평가 등 복잡한 업무에 직면하여 데이터 세트를 구축할 때 다양한 분야의 요구 사항을 심층적으로 분석하고 다차원 정보를 통합하며 실제 응용 시나리오를 시뮬레이션하고 모델 학습을 위한 실용적인 학습 자료를 제공하는 것이 필요합니다.
요약하자면, 고품질 항공 사진 데이터 세트에 대한 사회 전반의 관심이 계속해서 높아지고 있습니다. 다음으로, HyperAI는 톈진 대학, 우한 대학 등의 대학에서 수집한 인기 있고 실용적인 항공 사진 데이터 세트를 여러분을 위해 편집했습니다.여기에는 차량 감지, 선박 감지, 물체 평가 등 여러 분야가 포함됩니다.항공 사진 분야에서 연구를 심화하고자 하는 실무자와 연구자에게 이러한 데이터 세트는 의심할 여지 없이 큰 도움이 될 것입니다.
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항공 사진 데이터 세트 요약
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/G1sUE
FLAME은 항공 사진을 기반으로 한 산불 감지 데이터 세트로, 산불 모니터링과 경보를 용이하게 하는 것을 목표로 합니다. 이 데이터는 애리조나 소나무 숲에 쌓인 잔해를 불태우는 동안 드론으로 수집한 화재 영상에서 나온 것이며, 적외선 카메라로 촬영한 비디오 녹화본과 열 지도가 포함되어 있습니다.
2. SkyCity 항공 도시 풍경 도시 풍경 항공 사진 데이터 세트
예상 크기:117.1MB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/Zip37
이 데이터 세트는 항공 지형 분류에 사용됩니다. 총 8,000장의 이미지가 포함되어 있으며, 10개의 다양한 카테고리(다리, 상업 시설, 산업 시설, 교차로, 랜드마크, 공원, 주차장, 놀이터, 주거 지역, 경기장)가 포함되어 있으며, 각 카테고리에는 800개의 고품질 이미지가 포함되어 있습니다. 데이터 소스에는 도시 경관 분석을 용이하게 하도록 설계된 공개적으로 사용 가능한 AID 및 NWPU-Resisc45 데이터 세트가 포함됩니다.
예상 크기:154.31MB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/loRNk
이 데이터 세트는 항공 지형 분류에 사용됩니다. 여기에는 농업, 공항, 해변, 도시, 사막, 숲, 초원, 도로, 호수, 산, 주차장, 항구, 철도, 주거, 강 등 15가지 카테고리를 포함하여 총 12,000개의 이미지가 포함되어 있습니다. 각 카테고리에는 256×256픽셀의 해상도를 갖춘 800개의 고품질 이미지가 포함되어 있습니다. 특히 항공 지형 분석 분야에서 컴퓨터 비전 분야의 연구 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
예상 크기:353.02MB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/HGjn3
이 데이터 세트는 선박 감지에 전념하고 있으며, YOLO 형식으로 경계 상자 주석이 포함된 총 26.9k 개의 이미지를 포함하고 있습니다. 이를 통해 효율적이고 정확한 선박 감지가 가능해져 광범위한 잠재적 응용 분야가 가능해집니다.
5. 새 vs 드론 새와 드론 이미지 분류 데이터 세트
예상 크기:1.05GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/fEhfo
이 데이터 세트는 Pexel 웹사이트의 다양한 이미지 컬렉션에서 가져온 것으로, 비디오 프레임 형태로 캡처된 총 20,925개의 이미지가 포함되어 있습니다. 다양한 환경에서 드론과 새를 더 잘 식별하기 위해 다양한 환경 조건을 시뮬레이션하도록 세분화, 향상 및 전처리되었습니다. 데이터 세트는 YOLOv7 PyTorch 사양에 따라 포맷되었으며 Test, Train, Valid의 3개 폴더로 나뉩니다.
*테스트 폴더: 드론과 조류 사진 889개가 들어있습니다. 이 폴더에는 BT(조류 테스트 이미지)와 DT(드론 테스트 이미지)라는 하위 카테고리가 있습니다.
*기차 폴더: 이 폴더에는 드론과 조류 이미지를 포함하여 18,323개의 이미지가 들어 있으며, BT와 DT 카테고리로 분류되어 있습니다.
*유효 폴더: 1,740개의 이미지가 포함되어 있으며, 폴더 이미지는 BT와 DT로 구분되어 있습니다.
6. iSAID 항공 이미지 인스턴스 분할 데이터 세트
예상 크기:6.74GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/xZzWt
iSAID는 항공 이미지의 인스턴스 분할을 위한 최초의 벤치마크 데이터 세트로, 인스턴스 수준의 객체 감지와 픽셀 수준의 분할 작업을 결합합니다. 여기에는 15개 카테고리와 655,451개 객체 인스턴스를 포괄하는 2,806개의 고해상도 이미지가 포함되어 있습니다. 이 데이터는 Google Earth, JL-1 위성, GF-2 위성(중국자원위성데이터응용센터)에서 가져온 것입니다.
7. DroneVehicle 대규모 드론 항공기 감지 데이터 세트
예상 크기:13.06GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/ZLJF0
이 데이터 세트는 2020년에 톈진 대학 연구팀이 공개한 것으로 56,878개의 이미지를 포함하고 있으며, 모두 RGB 이미지와 적외선 이미지로 구성되어 있습니다. 출처: 드론 항공 사진에서 차량 감지 및 계수에 대한 연구. 승용차, 트럭, 버스, 밴, 화물차의 5가지 카테고리는 방향 경계 상자로 풍부하게 주석이 달려 있습니다.
예상 크기:32.3GB
다운로드 주소:https://go.hyper.a/ERlyA
드론을 통해 수집된 데이터는 총 15,070개의 이미지 프레임으로, 지역 도로, 도시 교차로, 시골 도로 등 다양한 교통 상황을 포괄합니다. 생성 과정에는 데이터 수집, 이미지 캡처, 차량 라벨링, 익명화 처리, 데이터 검증 등 여러 단계가 포함됩니다. 교통 관리 분야의 머신 비전 알고리즘을 위한 고품질의 훈련 데이터를 제공하는 것을 목표로 합니다.
예상 크기:35.16GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/zESj9
이 데이터 세트는 비스듬한 관점으로 4K 고해상도 이미지를 캡처한 30개의 비디오 시퀀스와 의미 레이블링 작업을 위해 8개 클래스로 밀집하게 주석이 달린 300개의 이미지로 구성된 고해상도 드론 의미 분할 데이터 세트입니다. 대규모 변화, 이동 대상 인식, 시간적 일관성 유지 측면에서 주목할 만한 특징을 가지고 있습니다.
예상 크기:35.38GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/1JT9u
DOTA-v1.0 데이터 세트는 우한 대학에서 2017년 11월 28일에 arXiv에 게시했으며, 이후 2018년 6월에 IEEE 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(CVPR)에서 공개되었습니다. Google Earth, JL-1 위성, 중국 자원 위성 데이터, GF-2 위성에서 총 2,806장의 항공 사진이 수집되었습니다. 항공 사진에서 표적을 탐지하고 사진 속 객체를 찾아 평가하는 데 사용할 수 있습니다.
11. DOTA 항공 이미지 데이터 세트 v1.5+v2.0
예상 크기:53.12GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/0EIjk
DOTA 데이터 세트는 다양한 센서와 플랫폼의 항공 사진에서 추출되며 항공 사진에서 표적을 감지하는 데 사용됩니다. 이 데이터 세트는 v1.5와 v2.0 버전으로 구분됩니다. 이러한 인스턴스는 항공 사진 해석 전문가가 임의의 사변형(자유도 8)을 사용하여 레이블을 지정했습니다.
*DOTA-v1.5: 총 403,318개의 인스턴스를 포함하고, 매우 작은 인스턴스(10픽셀 미만)에 대한 주석을 추가하고, 새로운 "컨테이너 크레인" 카테고리를 추가합니다.
*DOTA-v2.0: 18개의 일반 카테고리, 11,268개의 이미지(훈련, 검증, 테스트-개발, 테스트-챌린지 세트로 구분), 1,793,658개의 인스턴스가 있습니다.
위는 HyperAI가 수집한 항공 사진 데이터 세트입니다. hyper.ai 공식 웹사이트에 포함시키고 싶은 리소스가 있다면, 메시지를 남기거나 기고 내용을 제출해 알려주세요!