論文の概要: ReCon1M:A Large-scale Benchmark Dataset for Relation Comprehension in Remote Sensing Imagery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06028v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 05:40:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 14:56:30.977918
- Title: ReCon1M:A Large-scale Benchmark Dataset for Relation Comprehension in Remote Sensing Imagery
- Title（参考訳）: ReCon1M:リモートセンシング画像における関係理解のための大規模ベンチマークデータセット
- Authors: Xian Sun, Qiwei Yan, Chubo Deng, Chenglong Liu, Yi Jiang, Zhongyan Hou, Wanxuan Lu, Fanglong Yao, Xiaoyu Liu, Lingxiang Hao, Hongfeng Yu,
- Abstract要約: 本稿では,リモートセンシング画像の分野における大規模・百万レベルの関係データセットについて紹介する。
60のカテゴリにまたがる855,751のオブジェクトバウンディングボックスのアノテーションと、これらのバウンディングボックスに基づいて64のカテゴリにまたがる1,149,342のトリプルリレーションが含まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.764245751372712
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Scene Graph Generation (SGG) is a high-level visual understanding and reasoning task aimed at extracting entities (such as objects) and their interrelationships from images. Significant progress has been made in the study of SGG in natural images in recent years, but its exploration in the domain of remote sensing images remains very limited. The complex characteristics of remote sensing images necessitate higher time and manual interpretation costs for annotation compared to natural images. The lack of a large-scale public SGG benchmark is a major impediment to the advancement of SGG-related research in aerial imagery. In this paper, we introduce the first publicly available large-scale, million-level relation dataset in the field of remote sensing images which is named as ReCon1M. Specifically, our dataset is built upon Fair1M and comprises 21,392 images. It includes annotations for 859,751 object bounding boxes across 60 different categories, and 1,149,342 relation triplets across 64 categories based on these bounding boxes. We provide a detailed description of the dataset's characteristics and statistical information. We conducted two object detection tasks and three sub-tasks within SGG on this dataset, assessing the performance of mainstream methods on these tasks.
- Abstract（参考訳）: SGG(Scene Graph Generation)は、画像から実体とそれらの相互関係を抽出することを目的とした、高度な視覚的理解と推論のタスクである。
近年、自然画像におけるSGGの研究で顕著な進展が見られるが、リモートセンシング画像の領域での探索は非常に限られている。
リモートセンシング画像の複雑な特徴は、自然な画像と比較して、アノテーションの時間と手作業による解釈コストを高くする必要がある。
大規模な公共SGGベンチマークの欠如は、航空画像におけるSGG関連研究の進展の大きな障害である。
本稿では,ReCon1Mと命名されたリモートセンシング画像の分野で,初めて一般公開された大規模・百万レベルの関係データセットを紹介する。
具体的には、データセットはFair1M上に構築され、21,392枚の画像で構成されています。
60のカテゴリにまたがる855,751のオブジェクトバウンディングボックスと、64のカテゴリにまたがる1,149,342のリレーショナルトリップレットのアノテーションが含まれている。
本稿では,データセットの特徴と統計情報の詳細な説明を行う。
本データセットでは,2つのオブジェクト検出タスクと3つのサブタスクをSGG内で実施し,これらのタスクにおける主流手法の性能を評価した。
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