도시 문제, 산업 안전, 농업 건강, 실내 시나리오 등을 포괄하는 원격 감지 대상 탐지 데이터 세트 모음입니다.
인공지능과 원격 감지 기술의 긴밀한 통합으로 원격 감지 대상 탐지는 컴퓨터 비전 분야에서 가장 역동적인 연구 방향 중 하나가 되고 있습니다.특히 위성 이미지와 드론 항공 사진에 힘입어, 객체 감지 기술은 자연 경관 속 사람, 차량, 건물을 식별할 뿐만 아니라 복잡한 지리적 환경에서 산사태와 농작물을 정밀하게 감지할 수 있게 해줍니다. 객체 감지 기술은 세상을 들여다볼 수 있는 "기계의 눈"을 제공하며, 인류가 지구를 거의 실시간으로 포괄적이고 상세하게 관찰할 수 있게 되었다고 할 수 있습니다.
하드웨어 측면에서 드론과 원격 감지 위성의 센서 해상도는 물리적 한계에 접근하고 있지만, 방대하고 복잡한 데이터에서 귀중한 목표 정보를 추출하는 방법은 효율적인 알고리즘 최적화에 점점 더 의존하고 있습니다.원격 탐사 이미지는 종종 큰 해상도 차이, 표적 규모의 급격한 변화, 그리고 복잡한 배경과 같은 특징을 보입니다. 이는 데이터 품질이 표적 탐지 모델이 "유무 식별"에서 "정밀 위치 결정 및 다중 범주 분류"로 전환될 수 있는지 여부를 직접적으로 결정함을 의미합니다.
데이터셋 구축은 표적 탐지의 실제 적용을 촉진하는 데 중요한 단계입니다. 자연 장면 데이터와 비교할 때,원격탐사 및 표적탐지 데이터세트는 넓은 범위와 강력한 시공간적 역동성을 특징으로 하며, 짧은 시간 내에 대규모, 고해상도의 지리정보를 얻을 수 있습니다.과학적 데이터 수집 프로세스에서는 지역적 범위와 시간 창을 합리적으로 계획하고, 모델이 충분한 일반화 기능을 갖도록 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트의 구분을 엄격하게 제어해야 합니다.
일반적으로 고품질 객체 감지 및 원격 감지 데이터셋에 대한 현대 사회의 관심은 꾸준히 증가하고 있습니다. 이를 위해 HyperAI는 현재 학계와 업계에서 널리 사용되는 여러 데이터셋을 수집했습니다.여기에는 의료 영상, 도시 문제, 실내 현장, 농업 질병, 산업 안전 등 다양한 분야가 포함됩니다.이러한 데이터 세트는 연구자와 엔지니어에게 중요한 도구일 뿐만 아니라, 기술을 실용적 응용 분야로 발전시키는 강력한 엔진이기도 합니다.
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원격 감지 대상 탐지 데이터 세트 요약
예상 크기:19.84GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/eyG9q
InteriorGS는 기존 실내 장면 데이터 세트의 기하학적 완전성, 의미적 주석, 공간적 상호 작용 기능 측면에서 한계를 극복하도록 설계된 3D 실내 장면 데이터 세트입니다.
이 데이터셋은 에이전트가 접근 가능한 영역을 나타내는 인스턴스 수준의 의미적 경계 상자와 점유 지도와 함께 고품질 3D 가우시안 산란(3DGS) 표현을 제공합니다. 이 데이터셋에는 주택, 편의점, 웨딩홀, 박물관 등 80개 이상의 환경 유형을 포괄하는 1,000개의 고품질 실내 장면과 해당 평면도가 포함되어 있습니다. 또한, 755개 객체 범주에 걸쳐 554,000개 이상의 객체 인스턴스가 포함되어 있습니다.
2. Landslide4Sense 산사태 원격 감지 벤치마크
예상 크기:2.84GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/mIdeN
Landslide4Sense는 IARAI가 2022년에 발표한 산사태 감지를 위한 다중 소스 위성 원격 감지 벤치마크 데이터 세트로, Landslide4Sense 대회의 공식 데이터 세트로 사용됩니다.
이 데이터셋은 2015년부터 2021년까지 여러 지역의 산사태 현장을 다룹니다. 이 데이터셋은 약 10m/픽셀의 해상도를 가진 128×128 이미지 블록으로 구성되어 있으며, 각 샘플은 14개의 밴드를 포함합니다. 데이터는 각각 3,799개, 245개, 800개의 샘플을 갖는 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 나뉩니다. 또한, 픽셀 단위의 이진 마스크(산사태 = 1, 비산사태 = 0)를 제공합니다. 훈련 세트에만 공개적으로 사용 가능한 레이블이 있으며, 검증 세트와 테스트 세트는 순위 평가에 사용됩니다.
예상 크기:2.1GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/Odzam
VisDrone은 톈진대학교 AISKYEYE팀이 공개한 대규모 드론 시각 표적 탐지 및 추적 벤치마크 데이터셋입니다. 표적 탐지, 객체 추적, 이미지 분할과 같은 컴퓨터 비전 작업의 개발 및 평가를 지원하는 것을 목표로 합니다.
이 데이터셋은 중국 여러 도시의 도시 및 교외 환경에서 드론으로 수집한 고해상도 이미지와 비디오를 포함하며, 사람, 차량, 건물, 동물 등 6가지 범주를 다룹니다. 데이터는 다양한 조명 조건, 각도 및 동작 패턴에서 수집되었으며, YOLO 형식으로 상세한 이미지 데이터와 레이블을 제공합니다.
예상 크기:1.99GB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/exltg
작물 질병은 다양한 작물의 질병을 자동으로 감지하고 분류하는 컴퓨터 비전 모델을 개발하는 데 도움이 되도록 설계된 농업 작물 질병 이미지 데이터 세트입니다.
이 데이터 세트에는 옥수수, 토마토, 감자 등 다양한 작물의 일반적인 질병을 다루는 약 1,300개의 작물 질병 이미지가 포함되어 있으며, 각 이미지에는 특정 질병 범주가 레이블되어 있습니다.
안전 조끼 감지 데이터 세트
예상 크기:408.58MB
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/ahI1u
안전 조끼 감지는 새로운 객체 감지 아키텍처(YOLOv8, Faster-RCNN, SSD 등)를 벤치마킹하고, 관련 PPE 감지 작업(헬멧, 장갑, 고글)의 학습을 전이하고, 엣지에 배치된 안전 모니터의 프로토타입을 개발하도록 설계된 안전 조끼 감지 데이터 세트로, 안전 조끼를 착용한 사람을 자동으로 식별하고 감지하는 모델을 개발하고 교육하여 직장 안전을 개선하는 데 도움이 됩니다.
데이터 세트에는 고해상도 사진 3,897장(안전 조끼를 착용한 근로자와 착용하지 않은 근로자를 보여줌), 경계 상자 주석(안전 조끼를 착용한 근로자와 착용하지 않은 근로자), 이미지 컨텍스트(실내 작업장, 실외 건설 현장, 다양한 조명 조건, 폐색 및 다중 관점)가 포함되어 있습니다.
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/p7As2
이 데이터 세트는 2024년에 방글라데시 미국 국제 대학에서 공개한 의료 영상 데이터 세트로, 골절 탐지 및 분류 작업을 지원하는 것을 목표로 합니다.
이 데이터 세트에는 팔꿈치, 손가락, 팔뚝, 상완골, 어깨, 대퇴골, 경골, 무릎, 고관절, 손목, 척추, 그리고 선택된 건강한 뼈의 X-선 및 MRI 이미지가 포함되어 있습니다. 이 데이터 세트는 처음에 641개의 원본 이미지를 수집하여 449개의 훈련 세트, 128개의 검증 세트, 그리고 64개의 테스트 세트로 나눴습니다. 모든 이미지는 자동으로 방향 조정, 크기 조정(640x640), 그리고 대비 향상이 이루어졌습니다. 훈련 세트를 기반으로 뒤집기, 회전, 스케일링, 전단, 밝기 및 채도 변경과 같은 향상 기법을 추가로 적용하여 약 1,347개의 증강 샘플을 생성했습니다. 최종 데이터 세트는 1,539개의 이미지를 포함합니다.
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/VqriU
Urban Issues는 자동화 및 머신 비전 시스템이 도시 환경의 공공 인프라 및 환경 문제를 식별하는 데 도움이 되도록 설계된 공공 이미지 분류 데이터세트입니다. 이 데이터세트는 손상된 도로, 움푹 패인 곳, 불법 주차 등 10가지 범주를 포함합니다.
이 데이터셋의 이미지는 범주별로 저장되고, 주석이 달렸으며, YOLO 형식으로 정리되어 있습니다. 이 데이터셋은 이미지 분류 모델과 객체 감지 모델의 학습 및 평가에 적합하며, 특히 스마트 시티 인프라 모니터링, 공공 환경 유지 관리, 도로 상태 감지 및 도시 거버넌스 애플리케이션에 유용합니다.
다운로드 주소:https://go.hyper.ai/C0DhD
새로운 식물 질병은 식물 질병 식별 및 잎 분류 연구를 위해 2018년에 공개된 이미지 데이터 세트입니다.
이 데이터세트는 건강한 잎과 다양한 질병 유형을 포함하는 38개 범주로 분류된 약 87,000개의 RGB 이미지를 포함합니다. 이미지는 범주별로 훈련 세트(80%)와 검증 세트(20%)로 구성됩니다. 모델 성능 평가를 위해 33개 이미지로 구성된 테스트 세트도 제공됩니다. 이 데이터세트는 특히 작물 건강 모니터링, 질병 식별, 정밀 농업 모델 및 학술 연구 분야에서 머신 러닝 및 딥 러닝 모델 개발 및 평가에 널리 적용 가능하며, 귀중한 벤치마크를 제공합니다.
위 내용은 이번 호에 추천된 데이터셋을 요약한 것입니다. 클릭 한 번으로 다운로드하세요~
HyperAI 소개
HyperAI(hyper.ai)는 중국을 선도하는 인공지능 및 고성능 컴퓨팅 커뮤니티입니다.우리는 중국 데이터 과학 분야의 인프라가 되고 국내 개발자들에게 풍부하고 고품질의 공공 리소스를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 지금까지 우리는 다음과 같습니다.
* 1200개 이상의 공개 데이터 세트에 대한 국내 가속 다운로드 노드 제공
* 300개 이상의 고전적이고 인기 있는 온라인 튜토리얼이 포함되어 있습니다.
* 200개 이상의 AI4Science 논문 사례 해석
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