探索空中微小物体的未来：AI-TOD 数据集及其应用-优快云博客

探索空中微小物体的未来：AI-TOD 数据集及其应用

【免费下载链接】AI-TOD Official code for "Tiny Object Detection in Aerial Images". 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。

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：

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。
环境监测：跟踪森林火灾、洪水等灾害的发展情况。
城市规划：提供高精度的城市建设数据支持。
农业管理：监控农作物生长，检测病虫害。

项目特点

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。
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。
多样化场景：图像来自不同地理环境，增加了模型泛化性。
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。
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，请按照以下步骤进行操作：

步骤 1：克隆项目仓库

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-TOD.git

步骤 2：组织文件结构

下载 xView 训练集和 AI-TOD_wo_xview 部分数据后，按以下结构组织文件：

├─aitod
│  ├─annotations    # 放置下载的 AI-TOD_wo_xview 标注文件 (.json)
│  └─images         # 解压下载的 AI-TOD_wo_xview 图像集
│      ├─test       # 直接放置图像文件，无需额外文件夹
│      ├─train 
│      ├─trainval 
│      └─val 
├─aitod_xview       # 包含六个 .txt 文件
├─xview
│  ├─ori
│  │   └─train_images # 解压下载的 xView 训练集图像 (.tif)
│  └─xView_train.geojson # xView 训练集的标注文件
└─generate_aitod.py # 端到端合成工具

步骤 3：安装依赖包

安装所需的 Python 环境：

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

# 安装其他依赖包
cd aitodtoolkit
pip install -r requirements.txt

步骤 4：生成完整数据集

运行端到端合成工具生成完整的 AI-TOD 数据集：

python generate_aitod_imgs.py

该过程大约需要一小时，完成后可在 aitod 文件夹中找到完整的图像集。

数据集评估

AI-TOD 的训练集、验证集和测试集均已公开可用。您可以使用 cocoapi-aitod 来评估模型性能。

引用说明

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。

【免费下载链接】AI-TOD Official code for "Tiny Object Detection in Aerial Images". 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