論文の概要: OpenEarthMap: A Benchmark Dataset for Global High-Resolution Land Cover Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10732v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 17:20:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 13:34:23.904521
• Title: OpenEarthMap: A Benchmark Dataset for Global High-Resolution Land Cover Mapping
• Title（参考訳）: OpenEarthMap: グローバルな高解像度土地被覆マッピングのためのベンチマークデータセット
• Authors: Junshi Xia, Naoto Yokoya, Bruno Adriano, Clifford Broni-Bediako
• Abstract要約: OpenEarthMapは、グローバルな高解像度土地被覆マッピングのためのベンチマークデータセットである。 6大陸44か国から97の地域をカバーしている5000の航空画像と衛星画像の2200万部で構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.419052489797775
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We introduce OpenEarthMap, a benchmark dataset, for global high-resolution land cover mapping. OpenEarthMap consists of 2.2 million segments of 5000 aerial and satellite images covering 97 regions from 44 countries across 6 continents, with manually annotated 8-class land cover labels at a 0.25--0.5m ground sampling distance. Semantic segmentation models trained on the OpenEarthMap generalize worldwide and can be used as off-the-shelf models in a variety of applications. We evaluate the performance of state-of-the-art methods for unsupervised domain adaptation and present challenging problem settings suitable for further technical development. We also investigate lightweight models using automated neural architecture search for limited computational resources and fast mapping. The dataset is available at https://open-earth-map.org.
• Abstract（参考訳）: グローバルな高解像度土地被覆マッピングのためのベンチマークデータセットOpenEarthMapを紹介する。 OpenEarthMapは6大陸の44か国から97の地域をカバーし、0.25-0.5mの地上検地距離で手動で8級のランドカバーラベルを付けている。 openearthmapでトレーニングされたセマンティックセグメンテーションモデルは世界中で一般化され、様々なアプリケーションでオフ・ザ・棚モデルとして使用できる。 我々は,教師なしドメイン適応のための最先端手法の性能を評価し,さらなる技術開発に適した課題設定を提案する。 また,限られた計算資源と高速なマッピングのための自動ニューラルアーキテクチャ探索を用いた軽量モデルについても検討した。 データセットはhttps://open-earth-map.orgで公開されている。

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