論文の概要: On Creating Benchmark Dataset for Aerial Image Interpretation: Reviews, Guidances and Million-AID

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.12485v2
• Date: Tue, 30 Mar 2021 10:53:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-18 06:32:46.857925
• Title: On Creating Benchmark Dataset for Aerial Image Interpretation: Reviews, Guidances and Million-AID
• Title（参考訳）: 航空画像解釈のためのベンチマークデータセット作成について:レビュー,ガイダンス,数百万AID
• Authors: Yang Long, Gui-Song Xia, Shengyang Li, Wen Yang, Michael Ying Yang, Xiao Xiang Zhu, Liangpei Zhang, Deren Li
• Abstract要約: 本稿では,RS画像解釈に適したベンチマークデータセットを効率的に作成する方法の問題点について論じる。 本稿ではまず,文献計測によるRS画像解釈のためのインテリジェントアルゴリズム開発における課題について分析する。 提案したガイダンスに続いて、RSイメージデータセットの構築例、すなわち、新しい大規模ベンチマークデータセットであるMario-AIDも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.71601467271486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The past years have witnessed great progress on remote sensing (RS) image interpretation and its wide applications. With RS images becoming more accessible than ever before, there is an increasing demand for the automatic interpretation of these images. In this context, the benchmark datasets serve as essential prerequisites for developing and testing intelligent interpretation algorithms. After reviewing existing benchmark datasets in the research community of RS image interpretation, this article discusses the problem of how to efficiently prepare a suitable benchmark dataset for RS image interpretation. Specifically, we first analyze the current challenges of developing intelligent algorithms for RS image interpretation with bibliometric investigations. We then present the general guidances on creating benchmark datasets in efficient manners. Following the presented guidances, we also provide an example on building RS image dataset, i.e., Million-AID, a new large-scale benchmark dataset containing a million instances for RS image scene classification. Several challenges and perspectives in RS image annotation are finally discussed to facilitate the research in benchmark dataset construction. We do hope this paper will provide the RS community an overall perspective on constructing large-scale and practical image datasets for further research, especially data-driven ones.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、リモートセンシング(RS)画像解釈とその幅広い応用に大きな進歩が見られた。 RS画像がこれまで以上にアクセスしやすくなってきたため、これらの画像の自動解釈に対する需要が高まっている。 この文脈では、ベンチマークデータセットはインテリジェントな解釈アルゴリズムの開発とテストのための必須条件となる。 本稿では、rs画像解釈研究コミュニティにおける既存のベンチマークデータセットをレビューした後、rs画像解釈に適したベンチマークデータセットを効率的に作成する方法の問題について議論する。 具体的には、まず、文献計測によるRS画像解釈のためのインテリジェントアルゴリズムを開発する際の課題を分析する。 次に、効率的な方法でベンチマークデータセットを作成するための一般的なガイダンスを示す。 提案するガイダンスに従って、rsイメージシーン分類の100万インスタンスを含む、新しい大規模ベンチマークデータセットであるm million-aid(リンク)という、rsイメージデータセットの構築例も提供します。 RS画像アノテーションにおけるいくつかの課題と視点を最終的に議論し、ベンチマークデータセット構築の研究を促進する。 この論文は、特にデータ駆動型の研究のために、大規模で実用的な画像データセットを構築するための全体的な視点をrsコミュニティに提供することを望んでいる。

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