武大等开源大幅面高清卫星影像数据集：涵盖21万+地理目标，复杂地理空间场景知识精准生成

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武汉大学李彦胜课题组 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI AI卫星影像知识生成模型数据集稀缺的问题，又有新解了。 来自武汉大学、上海AI实验室、西工大等9家机构共同推出了该领域的大型数据集，涵盖了21万个地理目标和40万个目标-关系三元组。 而且像机场、港口、立交桥等这样复杂地理空间场景，也都包括在了数据集当中。 具体来说，该数据集名为 RSG ，主要面向卫星影像中的 目标检测 （OBD）和 场景图生成 （SGG）任务。 SGG有助于促进模型对地理空间场景从感知到认知的智能理解，但一直缺乏大幅面、超高分辨率的卫星影像数据。 而RSG的出现很好地填补了这一空白，一同提出的还有 基于上下文感知的逐级认知（CAC）框架 ，以及配套的 SGG工具包 。 有关论文已经在arXiv公开发布，相应的数据集和工具包也已经开源。 大幅面超高分辨率卫星影像数据 ………………………………