ICCVJul, 2020

SkyScapes -- 空中场景的细粒度语义理解

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TL;DR介绍了一个名为 SkyScapes 的空中图像数据集，利用该数据集进行密集语义分割和多任务预测，并提出了一种新的多任务模型，相较于基准模型在目标区域轮廓和细节级别方面取得了显著的改进。
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发现论文，激发创造
  • 城市景观语义理解数据集

    为解决现有数据集不能很好地捕捉真实城市场景的复杂性，我们引入了 Cityscapes—— 一个基准套件和大规模数据集，用于像素级和实例级语义标注的方法的训练和测试。

    Apr, 2016

  • SkyScenes: 用于航空场景理解的合成数据集

    使用从无人机 (UAV) 角度捕获的繁密注释的航拍图像，我们创建了一个综合性的合成数据集 SkyScenes，以全面展示在不同布局（城市和农村地图）、天气条件、时间、俯仰角和海拔高度上的多样性，具有相应的语义、实例和深度注释。通过我们在 SkyScenes 数据集上的实验，我们证明：（1）在 SkyScenes 上训练的模型对不同的实际情境具有很好的泛化性能，（2）将真实图像的训练与 SkyScenes 数据相结合可以提高实际表现，（3）SkyScenes 的可控变化可以揭示模型对视点条件变化的响应方式，（4）引入额外的传感器模态（深度）可提高航拍场景理解能力。

    Dec, 2023

  • 从航空图像预测地面场景布局

    本文介绍了一种从航拍图像中提取语义特征的新策略，同时展示了通过该策略在地址估计和语义分割任务上的性能优于两种基线方法。

    Dec, 2016

  • UAVid: 一份用于无人机图像语义分割的数据集

    介绍并推广了 UAVid 数据集，即用于语义分割的无人机高分辨率影像数据集。该数据集采用斜视图拍摄，结合侧视和俯视角度，可为对象的识别提供更多信息，并提供了几种深度学习基线方法，其中提出的多尺度扩张网络效果最好。

    Oct, 2018

  • SensatUrban：从城市规模摄影测量点云中学习语义

    本文介绍 SensatUrban 数据集，由近三十亿个带有精细语义注释的点云数据集组成，用于评估最先进的分割算法性能，并分析了限制城市规模点云理解的关键挑战。

    Jan, 2022

  • 从在线地图学习航空图像分割

    本文研究了使用卫星图像语义分割实现自动生成地图的问题。通过使用不同的训练数据集进行对比分析，文章指出采用大规模公开标注来取代部分手动标注可以显著降低成本且不影响语义分割效果

    Jul, 2017

  • 面向城市尺度三维点云的语义分割：数据集、基准和挑战

    本文介绍了一个由三个英国城市中 7.6 平方公里的城市景观组成的大规模城市照相测量点云数据集，其中每个 3D 点都被标记为 13 个语义类别之一，并通过基于现有算法的综合分析来识别了几个关键问题。

    Sep, 2020

  • SynDrone – 城市场景下多模态无人机数据集

    为了解决现有数据集图片数量有限的问题，本文提出了一个包含图像和三维数据的多模态综合数据集，该数据集包含 28 类的像素级标注，并可用于深度网络架构的有效训练，结果表明其在合成数据和实际数据的适应方面具有良好的前景。

    Aug, 2023

  • ApolloScape 自动驾驶开放数据集及其应用

    本文介绍了 ApolloScape 数据集及其应用于自动驾驶的算法，数据集包含丰富的标签和各个任务的工具和算法，使用多传感器融合以及多任务联合学习的方法，能够实现鲁棒自主定位和语义分割。

    Mar, 2018

  • Agriculture-Vision: 农业模式分析大型航空图像数据库

    本文介绍了一个名为 Agriculture-Vision 的大规模农业航空图像数据集，通过对该数据集进行语义分割的实验，证明了农业在计算机视觉领域中仍面临着许多挑战。

    Jan, 2020