【24h】

Functional Map of the World

机译:世界功能地图

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摘要

We present a new dataset, Functional Map of the World (fMoW), which aims to inspire the development of machine learning models capable of predicting the functional purpose of buildings and land use from temporal sequences of satellite images and a rich set of metadata features. The metadata provided with each image enables reasoning about location, time, sun angles, physical sizes, and other features when making predictions about objects in the image. Our dataset consists of over 1 million images from over 200 countries. For each image, we provide at least one bounding box annotation containing one of 63 categories, including a 'false detection' category. We present an analysis of the dataset along with baseline approaches that reason about metadata and temporal views. Our data, code, and pretrained models have been made publicly available.
机译:我们提出了一个新的数据集,即“世界功能地图”(fMoW),旨在激发机器学习模型的发展,这些模型能够根据卫星图像的时间序列和丰富的元数据特征来预测建筑物和土地使用的功能目的。当对图像中的对象进行预测时,随每个图像提供的元数据可以推理出位置,时间,太阳角度,物理尺寸和其他特征。我们的数据集包含来自200多个国家/地区的100万张图像。对于每张图像,我们至少提供一个边界框注释,其中包含63个类别之一,其中包括“错误检测”类别。我们介绍了对数据集的分析以及引起元数据和时间视图原因的基线方法。我们的数据,代码和预先训练的模型已公开提供。

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