論文の概要: STAR: A First-Ever Dataset and A Large-Scale Benchmark for Scene Graph Generation in Large-Size Satellite Imagery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09410v3
• Date: Wed, 3 Jul 2024 08:00:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 19:13:15.023468
• Title: STAR: A First-Ever Dataset and A Large-Scale Benchmark for Scene Graph Generation in Large-Size Satellite Imagery
• Title（参考訳）: STAR:大容量衛星画像における1次データセットと大規模グラフ生成ベンチマーク
• Authors: Yansheng Li, Linlin Wang, Tingzhu Wang, Xue Yang, Junwei Luo, Qi Wang, Youming Deng, Wenbin Wang, Xian Sun, Haifeng Li, Bo Dang, Yongjun Zhang, Yi Yu, Junchi Yan,
• Abstract要約: 衛星画像(SAI)におけるシーングラフ生成(SGG)は、地理空間シナリオの認識から認識への理解を促進する。 画像サイズは512 x 768から27,860 x 31,096ピクセル(STAR)である。 大規模SAIにおいてSGGを実現するために,オブジェクト検出(OBD)やペアプルーニング,SGGの関係予測に関するSAIを理解するためのコンテキスト認識カスケード認知(CAC)フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.98623766568799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Scene graph generation (SGG) in satellite imagery (SAI) benefits promoting understanding of geospatial scenarios from perception to cognition. In SAI, objects exhibit great variations in scales and aspect ratios, and there exist rich relationships between objects (even between spatially disjoint objects), which makes it attractive to holistically conduct SGG in large-size very-high-resolution (VHR) SAI. However, there lack such SGG datasets. Due to the complexity of large-size SAI, mining triplets <subject, relationship, object> heavily relies on long-range contextual reasoning. Consequently, SGG models designed for small-size natural imagery are not directly applicable to large-size SAI. This paper constructs a large-scale dataset for SGG in large-size VHR SAI with image sizes ranging from 512 x 768 to 27,860 x 31,096 pixels, named STAR (Scene graph generaTion in lArge-size satellite imageRy), encompassing over 210K objects and over 400K triplets. To realize SGG in large-size SAI, we propose a context-aware cascade cognition (CAC) framework to understand SAI regarding object detection (OBD), pair pruning and relationship prediction for SGG. We also release a SAI-oriented SGG toolkit with about 30 OBD and 10 SGG methods which need further adaptation by our devised modules on our challenging STAR dataset. The dataset and toolkit are available at: https://linlin-dev.github.io/project/STAR.
• Abstract（参考訳）: 衛星画像(SAI)におけるシーングラフ生成(SGG)は、地理空間シナリオの認識から認識への理解を促進する。 SAIでは、物体はスケールとアスペクト比に大きな変化を示し、(空間的に不連続な物体の間であっても)物体の間にリッチな関係があり、大容量超高分解能(VHR)SAIにおいてSGGを水平に行うことが魅力的である。 しかし、そのようなSGGデータセットは存在しない。 大規模SAIの複雑さのため、鉱業三重項<subject, relationship, object>は長距離文脈推論に大きく依存している。 そのため、小型の自然画像用に設計されたSGGモデルは、大規模SAIには直接適用されない。 本稿では,512 x 768から27,860 x 31,096ピクセル,STAR (Scene graph generaTion in lArge-size satellite imageRy) と名付けられ,210K以上のオブジェクトと400K以上のトリプルを含む大規模VHR SAIにおけるSGGの大規模データセットを構築した。 大規模SAIにおいてSGGを実現するために,オブジェクト検出(OBD)やペアプルーニング,SGGの関係予測に関するSAIを理解するためのコンテキスト認識カスケード認知(CAC)フレームワークを提案する。 また、約30のOBDと10のSGGメソッドを備えたSAI指向のSGGツールキットもリリースしています。 データセットとツールキットは以下の通りである。

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