AI TOD

AI-TOD

[Artículo] AI-TOD es un conjunto de datos para la detección de objetos pequeños en imágenes aéreas.

[Conjunto de datos] Descargue el conjunto de entrenamiento xView y AI-TOD_wo_xview para construir el conjunto de datos AI-TOD completo.

Descripción

AI-TOD viene con 700.621 instancias de objetos para ocho categorías en 28.036 imágenes aéreas. En comparación con los conjuntos de datos de detección de objetos existentes en imágenes aéreas, el tamaño medio de los objetos en AI-TOD es de aproximadamente 12,8 píxeles, que es mucho más pequeño que otros.

Descargar

Debe descargar las dos partes siguientes (Parte 1: conjunto de entrenamiento xView, Parte 2: parte de AI-TOD) y utilizar nuestra herramienta de síntesis de un extremo a otro para generar el conjunto de datos AI-TOD completo. (Tenga en cuenta que hemos publicado las anotaciones completas de AI-TOD, solo necesita generar imágenes )

• Conjunto de entrenamiento xView. [Sitio web]
• Parte de AI-TOD. [Google Drive]
• Kit de herramientas E2E aitod. [Carpeta]

Una guía para generar AI-TOD

Paso 1: descargue el conjunto de entrenamiento de xView, AI-TOD sin xview y clone el kit de herramientas aitod.

 git clone https://github.com/jwwangchn/AI-TOD.git

Paso 2: Organice los archivos descargados de la siguiente manera.

 ├─aitod
│  ├─annotations ## put the downloaded annotations of AI-TOD_wo_xview (.json)
│  └─images ## unzip the downloaded AI-TOD_wo_xview image sets, put them (.png) in the corresponding folder
│      ├─test ## directly put the images in it without extra folder
│      ├─train 
│      ├─trainval 
│      └─val 
├─aitod_xview ## here are six files (.txt)
├─xview
│  ├─ori
│  │   └─train_images ## unzip the downloaded xView training set images, put them (.tif) here
│  └─xView_train.geojson ## the annotation file of xView training set
└─generate_aitod_imgs.py ## end-to-end tool

Paso 3: instale los paquetes necesarios.

• Entorno requerido

1. Pitón 3.7
2. mmcv

• Instalar wwtool

 git clone https://github.com/jwwangchn/wwtool.git
cd wwtool
python setup.py develop

• Instalar otros paquetes necesarios

 cd ..
cd aitodtoolkit
pip install -r requirements.txt

Paso 4: Ejecute el kit de herramientas E2E aitod y obtenga AI-TOD, puede tardar alrededor de una hora, luego los conjuntos de imágenes completos de AI-TOD se pueden encontrar en la carpeta aitod . Y puedes eliminar otros archivos en otras carpetas para evitar ocupar demasiado espacio.

 python generate_aitod_imgs.py

Evaluación

Los conjuntos de capacitación, validación y prueba ya están disponibles públicamente. Informamos el rendimiento del estilo COCO en el artículo original; puede utilizar cocoapi-aitod para evaluar el rendimiento del modelo.

Citación

Si utiliza este conjunto de datos en su investigación, considere citar estos artículos.

 @inproceedings{AI-TOD_2020_ICPR,
    title={Tiny Object Detection in Aerial Images},
    author={Wang, Jinwang and Yang, Wen and Guo, Haowen and Zhang, Ruixiang and Xia, Gui-Song},
    booktitle=ICPR,
    pages={3791--3798},
    year={2021},
}

 @article{NWD_2021_arXiv,
  title={A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection},
  author={Wang, Jinwang and Xu, Chang and Yang, Wen and Yu, Lei},
  journal={arXiv preprint arXiv:2110.13389},
  year={2021}
}

Referencia

xView conjunto de datos

Licencia

El conjunto de datos AI-TOD tiene licencia de Atribución-No Comercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0). Por lo tanto, el conjunto de datos AI-TOD está disponible gratuitamente para fines académicos o investigaciones individuales, pero está restringido para uso comercial. Además, los códigos subyacentes tienen la licencia MIT.