探索空中微小物体的未来:AI-TOD 数据集及其应用

探索空中微小物体的未来:AI-TOD 数据集及其应用

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-TOD

在当今的计算机视觉领域,对细小目标的检测能力是衡量一个算法性能的重要标准。随着无人机和卫星图像的广泛应用,空中微小物体的检测变得越来越关键。为此,我们向您推荐一个全新的开源项目——AI-TOD(Tiny Object Detection in Aerial Images),这是一个专为检测航空影像中的极小物体而设计的丰富数据集。

项目介绍

AI-TOD 是一个针对空中微小物体检测的大型数据集,它包含了 28,036 幅航拍图像,涵盖八大类别的 700,621 个对象实例。与现有的空中对象检测数据集相比,AI-TOD 中的对象平均尺寸仅为约 12.8 像素,挑战了现有算法的极限。

示例图片

技术分析

AI-TOD 的独特之处在于其提供的对象尺寸范围,这对于训练和测试微小物体检测模型至关重要。这个数据集采用了 xView 训练集的部分数据,并通过专用工具进行端到端合成,生成了完整的 AI-TOD 数据集。这种合成方法保证了数据的真实性和多样性,使得模型可以应对各种复杂的环境和场景。

应用场景

AI-TOD 可广泛应用于以下领域:

  1. 地理信息分析:识别并定位地图上的建筑物、道路和其他基础设施。
  2. 环境监测:跟踪森林火灾、洪水等灾害的发展情况。
  3. 城市规划:提供高精度的城市建设数据支持。
  4. 农业管理:监控农作物生长,检测病虫害。

项目特点

  1. 大量微小对象:超过 700,000 个小型实例,提供了丰富的训练素材。
  2. 精细标注:所有对象都进行了精确的边界框标注,便于模型训练。
  3. 多样化场景:图像来自不同地理环境,增加了模型泛化性。
  4. 易于使用:提供了便捷的工具用于合成数据集,便于研究人员快速上手。
  5. 开放源代码:遵循 CC BY-NC-SA 4.0 许可,鼓励学术研究和个体探索。

使用指南

要获取并构建完整的 AI-TOD 数据集,请按照项目仓库中的说明进行操作,包括下载所需文件、组织目录结构、安装依赖库和运行脚本。该项目提供了一个端到端的工具 generate_aitod.py,只需一步即可生成完整的数据集。

引用

在您的研究中使用 AI-TOD 数据集时,请引用以下论文:

@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}
}

AI-TOD 为推动空中微小物体检测领域的进步打开了新的大门,无论是研究人员还是开发者,都能在这个数据集上找到有价值的应用和挑战。现在就加入 AI-TOD 的探索之旅,让我们共同揭开微小世界的神秘面纱。

AI-TOD Official code for "Tiny Object Detection in Aerial Images". AI-TOD 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-TOD

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

<think>好的,我需要帮助用户下载AI-TOD数据集。首先,我应该回顾用户提供的引用内容,看看是否有相关的信息。引用[1]提到AI-TODAI-TOD-V2的标签文件可以在GitHub上下载,而引用[4]也提到了AI-TOD数据集的一些细节。用户需要的是官方链接,所以可能需要找到GitHub的仓库地址或者官方网站。 根据引用[1],GitHub上应该有标签文件的下载链接,但用户可能还需要图片数据。引用[4]提到图片在28,036张航拍图像中,所以需要确认图片是否和标签分开下载,或者是否有统一的来源。此外,引用[2]提供了百度AI Studio的数据集链接,但不确定是否包含AI-TOD。可能需要检查该链接是否有相关内容。 用户的问题是关于如何下载AI-TOD数据集,特别是官方链接。根据已知信息,官方数据集的下载可能通过GitHub发布标签,而图片可能需要其他途径。可能需要指导用户到GitHub获取标签,并可能通过其他平台获取图片。但需要确认是否有官方说明。如果没有找到明确的官方链接,可能需要建议用户查阅论文或相关项目页面获取最新信息。 另外,需要注意引用中的AI-TODAI-TOD-V2的区别,用户可能只需要原始版本。同时,要确保步骤清晰,分点说明下载方法,可能包括GitHub步骤和百度AI Studio的步骤,如果可用的话。需要验证提供的引用链接是否准确,比如引用[2]的链接是否正确指向相关数据集。可能还需要提醒用户安装aitodpycocotools工具来处理数据,如引用[1]提到的。 最后,生成相关问题时要围绕数据集下载、处理、应用等方面,确保问题相关且有帮助。例如,关于数据集结构、处理工具的使用,或者与其他数据集的比较等。</think>根据官方信息,AI-TOD数据集的下载步骤如下: ### 一、AI-TOD数据集下载方法 1. **标签文件获取**: - 访问GitHub仓库:https://github.com/jwwangchn/AI-TOD - 在"Annotations"文件夹中下载对应版本的标签文件(支持AI-TODAI-TOD-V2两种格式)[^1][^4] 2. **图像数据获取**: - 官方未直接提供图像下载链接,但可通过论文作者提供的途径获取 - 替代方案:百度AI Studio平台搜索"AI-TOD"数据集,部分镜像资源包含完整数据[^2] 3. **安装数据处理工具**: ```bash pip install aitodpycocotools # 用于解析AI-TOD专用标注格式 ``` ### 二、数据集特点 $$ \text{平均目标尺寸} = 12.8\ \text{像素} $$ 该数据集包含28,036张航拍图像和700,621个实例标注,主要面向小目标检测研究。与COCO等通用数据集相比,AI-TOD中96.9%的目标小于32×32像素。
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