AID：用于航拍场景分类性能评估的基准数据集
计算机视觉与模式识别
2017-07-18 v1
摘要
航拍场景分类旨在自动为航拍图像标注特定的语义类别，是理解高分辨率遥感影像的基础问题。近年来，它已成为遥感领域的一个活跃任务，并涌现出众多算法，包括许多机器学习和数据驱动的方法。然而，现有的航拍场景分类数据集如 UC-Merced 数据集和 WHU-RS19 规模相对较小，其结果已趋于饱和。这在很大程度上限制了场景分类算法的发展。本文描述了航拍图像数据集（AID）：一个用于航拍场景分类的大规模数据集。AID 的目标是推动遥感图像场景分类的最新技术水平。为创建 AID，我们收集并标注了超过一万张航拍场景图像。此外，本文全面回顾了现有的航拍场景分类技术以及近期广泛使用的深度学习方法。最后，我们提供了典型航拍场景分类和深度学习方法在 AID 上的性能分析，可作为该基准的基线结果。
引用
@article{arxiv.1608.05167,
title = {AID: A Benchmark Dataset for Performance Evaluation of Aerial Scene Classification},
author = {Gui-Song Xia and Jingwen Hu and Fan Hu and Baoguang Shi and Xiang Bai and Yanfei Zhong and Liangpei Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1608.05167},
year = {2017}
}