FLAIR #1: semantic segmentation and domain adaptation dataset

要約

フランス国立地理森林情報研究所 (IGN) は、フランス領土の土地被覆を記録および測定することを使命としており、高解像度の航空画像や地形図などの参照用の地理データセットを提供しています。
土地被覆の監視は、土地管理と計画の取り組みにおいて重要な役割を果たし、社会経済と環境に大きな影響を与える可能性があります。
リモート センシング技術と共に、人工知能 (IA) は、土地被覆とその進化を決定する強力なツールになることを約束します。
IGN は現在、高解像度の土地被覆図の作成における IA の可能性を探っています。
特に、航空画像のセマンティックセグメンテーションを取得するために、ディープラーニング手法が採用されています。
しかし、フランスのように広大な地域は、さまざまな状況を暗示しています。風景や画像取得の違いにより、フランス全土で均一で信頼性が高く正確な結果を提供することは困難です。
提示された FLAIR-one データセットは、現在 IGN で使用されている、フランスの国家参照土地被覆マップ「Occupation du sol \`a grande \’echelle」(OCS-GE) を確立するために使用されているデータセットの一部です。

要約(オリジナル)

The French National Institute of Geographical and Forest Information (IGN) has the mission to document and measure land-cover on French territory and provides referential geographical datasets, including high-resolution aerial images and topographic maps. The monitoring of land-cover plays a crucial role in land management and planning initiatives, which can have significant socio-economic and environmental impact. Together with remote sensing technologies, artificial intelligence (IA) promises to become a powerful tool in determining land-cover and its evolution. IGN is currently exploring the potential of IA in the production of high-resolution land cover maps. Notably, deep learning methods are employed to obtain a semantic segmentation of aerial images. However, territories as large as France imply heterogeneous contexts: variations in landscapes and image acquisition make it challenging to provide uniform, reliable and accurate results across all of France. The FLAIR-one dataset presented is part of the dataset currently used at IGN to establish the French national reference land cover map ‘Occupation du sol \`a grande \’echelle’ (OCS- GE).

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