探索空中微小物体的未来：AI-TOD 数据集及其应用

AI-TODOfficial code for "Tiny Object Detection in Aerial Images".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-TOD

在当今的计算机视觉领域，对细小目标的检测能力是衡量一个算法性能的重要标准。随着无人机和卫星图像的广泛应用，空中微小物体的检测变得越来越关键。为此，我们向您推荐一个全新的开源项目——AI-TOD（Tiny Object Detection in Aerial Images），这是一个专为检测航空影像中的极小物体而设计的丰富数据集。

项目介绍

AI-TOD 是一个针对空中微小物体检测的大型数据集，它包含了 28,036 幅航拍图像，涵盖八大类别的 700,621 个对象实例。与现有的空中对象检测数据集相比，AI-TOD 中的对象平均尺寸仅为约 12.8 像素，挑战了现有算法的极限。

技术分析

AI-TOD 的独特之处在于其提供的对象尺寸范围，这对于训练和测试微小物体检测模型至关重要。这个数据集采用了 xView 训练集的部分数据，并通过专用工具进行端到端合成，生成了完整的 AI-TOD 数据集。这种合成方法保证了数据的真实性和多样性，使得模型可以应对各种复杂的环境和场景。

应用场景

AI-TOD 可广泛应用于以下领域：

地理信息分析：识别并定位地图上的建筑物、道路和其他基础设施。环境监测：跟踪森林火灾、洪水等灾害的发展情况。城市规划：提供高精度的城市建设数据支持。农业管理：监控农作物生长，检测病虫害。

项目特点

大量微小对象：超过 700,000 个小型实例，提供了丰富的训练素材。精细标注：所有对象都进行了精确的边界框标注，便于模型训练。多样化场景：图像来自不同地理环境，增加了模型泛化性。易于使用：提供了便捷的工具用于合成数据集，便于研究人员快速上手。开放源代码：遵循 CC BY-NC-SA 4.0 许可，鼓励学术研究和个体探索。

使用指南

要获取并构建完整的 AI-TOD 数据集，请按照项目仓库中的说明进行操作，包括下载所需文件、组织目录结构、安装依赖库和运行脚本。该项目提供了一个端到端的工具 <code>generate_aitod.py，只需一步即可生成完整的数据集。

引用

在您的研究中使用 AI-TOD 数据集时，请引用以下论文：

@inproceedings{AI-TOD_2020_ICPR,

title={Tiny Object Detection in Aerial Images},

author={Wang, Jinwang and Yang, Wen and Guo, Haowen and Zhang, Ruixiang and Xia, Gui-Song},

booktitle=ICPR,

pages={3791--3798},

year={2021},

}

@article{NWD_2021_arXiv,

title={A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection},

author={Wang, Jinwang and Xu, Chang and Yang, Wen and Yu, Lei},

journal={arXiv preprint arXiv:2110.13389},

year={2021}

}

AI-TOD 为推动空中微小物体检测领域的进步打开了新的大门，无论是研究人员还是开发者，都能在这个数据集上找到有价值的应用和挑战。现在就加入 AI-TOD 的探索之旅，让我们共同揭开微小世界的神秘面纱。

AI-TODOfficial code for "Tiny Object Detection in Aerial Images".项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-TOD