AI TOD

АИ-ТОД

[Документ] AI-TOD — это набор данных для обнаружения крошечных объектов на аэрофотоснимках.

[Набор данных] Загрузите обучающий набор xView и AI-TOD_wo_xview, чтобы создать полный набор данных AI-TOD!

Описание

AI-TOD включает 700 621 экземпляр объекта для восьми категорий на 28 036 аэрофотоснимках. По сравнению с существующими наборами данных обнаружения объектов на аэрофотоснимках средний размер объектов в AI-TOD составляет около 12,8 пикселей, что намного меньше, чем у других.

Скачать

Вам необходимо загрузить следующие две части (Часть 1: обучающий набор xView, Часть 2: часть AI-TOD) и использовать наш инструмент сквозного синтеза для создания полного набора данных AI-TOD. (Обратите внимание, что мы выпустили полные аннотации AI-TOD, вам нужно только сгенерировать изображения )

• Учебный набор xView. [Веб-сайт]
• Часть AI-TOD. [GoogleДиск]
• E2E aitodtoolkit. [Папка]

Руководство по созданию AI-TOD

Шаг 1. Загрузите обучающий набор xView, AI-TOD без xview, и клонируйте aitodtoolkit.

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

Шаг 2. Организуйте загруженные файлы следующим образом.

 ├─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

Шаг 3. Установите необходимые пакеты.

• Требуемая среда

1. Питон 3.7
2. ммкв

• Установить wwtool

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

• Установите другие необходимые пакеты

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

Шаг 4. Запустите E2E aitodtoolkit и получите AI-TOD. Это может занять около часа, затем полные наборы образов AI-TOD можно будет найти в папке aitod . И вы можете удалить другие файлы в других папках, чтобы не занимать слишком много места.

 python generate_aitod_imgs.py

Оценка

Наборы для обучения, проверки и тестирования теперь общедоступны. Мы сообщаем о производительности стиля COCO в оригинальной статье, вы можете использовать Cocopi-aitod для оценки производительности модели.

Цитирование

Если вы используете этот набор данных в своих исследованиях, пожалуйста, рассмотрите возможность цитирования этих статей.

 @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}
}

Ссылка

Набор данных xView

Лицензия

Набор данных AI-TOD доступен под лицензией Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0). Таким образом, набор данных AI-TOD доступен бесплатно для академических целей или индивидуальных исследований, но ограничен для коммерческого использования. Кроме того, базовые коды лицензируются по лицензии MIT.