論文の概要: VDD: Varied Drone Dataset for Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13608v3
• Date: Tue, 2 Jul 2024 06:35:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 08:40:09.584821
• Title: VDD: Varied Drone Dataset for Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: VDD: セマンティックセグメンテーションのための空のドローンデータセット
• Authors: Wenxiao Cai, Ke Jin, Jinyan Hou, Cong Guo, Letian Wu, Wankou Yang,
• Abstract要約: 7つのクラスにまたがる400の高解像度画像の大規模なラベル付きコレクションをリリースする。 このデータセットは、様々なカメラアングルから撮影され、様々な照明条件の下で都市、工業、農村、自然のエリアで様々なシーンを特徴としている。 私たちは、ドローンデータセットをベースラインとして7つの最先端モデルをトレーニングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.581655974280217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation of drone images is critical for various aerial vision tasks as it provides essential semantic details to understand scenes on the ground. Ensuring high accuracy of semantic segmentation models for drones requires access to diverse, large-scale, and high-resolution datasets, which are often scarce in the field of aerial image processing. While existing datasets typically focus on urban scenes and are relatively small, our Varied Drone Dataset (VDD) addresses these limitations by offering a large-scale, densely labeled collection of 400 high-resolution images spanning 7 classes. This dataset features various scenes in urban, industrial, rural, and natural areas, captured from different camera angles and under diverse lighting conditions. We also make new annotations to UDD and UAVid, integrating them under VDD annotation standards, to create the Integrated Drone Dataset (IDD). We train seven state-of-the-art models on drone datasets as baselines. It's expected that our dataset will generate considerable interest in drone image segmentation and serve as a foundation for other drone vision tasks. Datasets are publicly available at \href{our website}{https://github.com/RussRobin/VDD}.
• Abstract（参考訳）: ドローン画像のセマンティックセグメンテーションは、地上のシーンを理解するための重要なセマンティックな詳細を提供するため、様々な空中視覚タスクに不可欠である。 ドローンのセマンティックセグメンテーションモデルの高精度を保証するには、多種多様で大規模で高解像度なデータセットへのアクセスが必要である。 既存のデータセットは通常都市部のシーンに焦点を当て、比較的小さいが、Varied Drone Dataset(VDD)は7つのクラスにまたがる400の高解像度画像の大規模かつ密にラベル付けされたコレクションを提供することによって、これらの制限に対処する。 このデータセットは、様々なカメラアングルから撮影され、様々な照明条件の下で都市、工業、農村、自然のエリアで様々なシーンを特徴としている。 また、UDDおよびUAVidに対する新たなアノテーションを作成し、VDDアノテーション標準の下で統合し、IDD(Integrated Drone Dataset)を作成する。 私たちは、ドローンデータセットをベースラインとして7つの最先端モデルをトレーニングします。 私たちのデータセットは、ドローンイメージのセグメンテーションにかなりの関心を惹き、他のドローンビジョンタスクの基盤として機能することが期待されています。 データセットは \href{our website}{https://github.com/RussRobin/VDD} で公開されている。

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