AI TOD

AI-TOD

[Artigo] AI-TOD é um conjunto de dados para detecção de pequenos objetos em imagens aéreas.

[Conjunto de dados] Baixe o conjunto de treinamento xView e AI-TOD_wo_xview para construir o conjunto de dados AI-TOD completo!

Descrição

AI-TOD vem com 700.621 instâncias de objetos para oito categorias em 28.036 imagens aéreas. Em comparação com os conjuntos de dados de detecção de objetos existentes em imagens aéreas, o tamanho médio dos objetos no AI-TOD é de cerca de 12,8 pixels, o que é muito menor que outros.

Download

Você precisa baixar as duas partes a seguir (Parte 1: conjunto de treinamento xView, Parte 2: parte do AI-TOD) e usar nossa ferramenta de síntese ponta a ponta para gerar o conjunto de dados AI-TOD completo. (Observe que liberamos as anotações completas do AI-TOD, você só precisa gerar imagens )

• Conjunto de treinamento xView. [Site]
• Parte do AI-TOD. [GoogleDrive]
• Kit de ferramentas E2E. [Pasta]

Um guia sobre como gerar AI-TOD

Etapa 1: Baixe o conjunto de treinamento xView, AI-TOD sem xview, e clone o aitodtoolkit.

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

Passo 2: Organize os arquivos baixados da seguinte maneira.

 ├─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

Etapa 3: Instale os pacotes necessários.

• Ambiente necessário

1. Pitão 3.7
2. mmcv

• Instalar wwtool

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

• Instale outros pacotes necessários

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

Passo 4: Execute o aitodtoolkit E2E e obtenha o AI-TOD, pode levar cerca de uma hora, então os conjuntos completos de imagens do AI-TOD podem ser encontrados na pasta aitod . E você pode excluir outros arquivos em outras pastas para não ocupar muito espaço.

 python generate_aitod_imgs.py

Avaliação

Os conjuntos de treinamento, validação e teste já estão disponíveis publicamente. Relatamos o desempenho do estilo COCO no artigo original. Você pode usar o cocoapi-aitod para avaliar o desempenho do modelo.

Citação

Se você usar este conjunto de dados em sua pesquisa, considere citar esses artigos.

 @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}
}

Referência

Conjunto de dados xView

Licença

O conjunto de dados AI-TOD é licenciado sob a Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0). Assim, o conjunto de dados AI-TOD está disponível gratuitamente para fins acadêmicos ou pesquisas individuais, mas restrito para uso comercial. Além disso, os códigos subjacentes são licenciados sob a licença do MIT.