OpenEarthMap: A Benchmark Dataset for Global High-Resolution Land Cover Mapping

要約

全球高解像度土地被覆マッピング用のベンチマーク データセットである OpenEarthMap を導入します。
OpenEarthMap は、6 大陸の 44 か国の 97 地域をカバーする 5,000 の航空および衛星画像の 220 万セグメントで構成され、0.25 ～ 0.5 m の地上サンプリング距離で手動で注釈が付けられた 8 クラスの土地被覆ラベルが付いています。
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ており、さまざまなアプリケーションで既製のモデルとして使用できます。
教師なしドメイン適応のための最先端の方法のパフォーマンスを評価し、さらなる技術開発に適した挑戦的な問題設定を提示します。
また、限られた計算リソースと高速マッピングのための自動化されたニューラル アーキテクチャ検索を使用して、軽量モデルを調査します。
データセットは https://open-earth-map.org で入手できます。

要約(オリジナル)

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google