OpenSatMap: A Fine-grained High-resolution Satellite Dataset for Large-scale Map Construction

要約

この論文では、大規模な地図構築のためのきめの細かい高解像度の衛星データセットである OpenSatMap を提案します。
地図構築はナビゲーションや自動運転など交通産業の基盤の一つです。
衛星画像から道路構造物を抽出することは、大規模な地図を構築する効率的な方法です。
ただし、既存の衛星データセットは、解像度が比較的低い (レベル 19 まで) 粗い意味レベルのラベルしか提供していないため、この分野の進歩が妨げられています。
対照的に、提案されている OpenSatMap (1) には、きめ細かいインスタンス レベルのアノテーションが付いています。
(2) 高解像度画像 (レベル 20) で構成されます。
(3) は現在、この種のものとしては最大のものです。
(4)多様性の高いデータを収集します。
さらに、OpenSatMap は、人気のある nuScenes データセットおよび Argoverse 2 データセットをカバーし、それらと連携して、自動運転技術を進歩させる可能性があります。
データセットを公開および維持することで、衛星ベースの地図構築や自動運転などの下流タスクに高品質のベンチマークを提供します。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose OpenSatMap, a fine-grained, high-resolution satellite dataset for large-scale map construction. Map construction is one of the foundations of the transportation industry, such as navigation and autonomous driving. Extracting road structures from satellite images is an efficient way to construct large-scale maps. However, existing satellite datasets provide only coarse semantic-level labels with a relatively low resolution (up to level 19), impeding the advancement of this field. In contrast, the proposed OpenSatMap (1) has fine-grained instance-level annotations; (2) consists of high-resolution images (level 20); (3) is currently the largest one of its kind; (4) collects data with high diversity. Moreover, OpenSatMap covers and aligns with the popular nuScenes dataset and Argoverse 2 dataset to potentially advance autonomous driving technologies. By publishing and maintaining the dataset, we provide a high-quality benchmark for satellite-based map construction and downstream tasks like autonomous driving.

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