FLAIR #1：语义分割与域适应数据集
计算机视觉与模式识别
2023-04-20 v5 图像与视频处理
摘要
法国国家地理与森林信息研究所（IGN）肩负着记录与测量法国领土土地覆盖并提供参考地理数据集的使命，包括高分辨率航拍图像与地形图。土地覆盖监测在土地管理与规划中起着关键作用，可产生重大的社会经济与环境影响。结合遥感技术，人工智能（IA）有望成为确定土地覆盖及其演变的强大工具。IGN目前正在探索IA在高分辨率土地覆盖图制作中的潜力。特别是，深度学习方法被用于获取航拍图像的语义分割。然而，像法国这样广阔的领土意味着异质化的情境：景观与图像采集的变化使得在全法国范围内提供统一、可靠且准确的结果具有挑战性。所提出的FLAIR-one数据集是IGN当前用于建立法国国家参考土地覆盖图“Occupation du sol à grande échelle”（OCS-GE）的数据集的一部分。
引用
@article{arxiv.2211.12979,
title = {FLAIR #1: semantic segmentation and domain adaptation dataset},
author = {Anatol Garioud and Stéphane Peillet and Eva Bookjans and Sébastien Giordano and Boris Wattrelos},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.12979},
year = {2023}
}
备注
Data access update