GLSD：全球大规模船舶数据库与基线评估
计算机视觉与模式识别
2022-03-18 v2
摘要
本文介绍了一个专为船舶检测任务设计的具有挑战性的全球大规模船舶数据库（称为 GLSD）。所设计的 GLSD 数据库包含来自 152,576 张图像的共计 212,357 个标注实例。基于收集的图像，我们提出了广泛存在于国际航线上的 13 个船舶类别，包括帆船、渔船、客船、军舰、普通货船、集装箱船、散货船、驳船、矿砂船、快艇、独木舟、油船和拖船。开发 GLSD 的动机包括：1) 提供一个精细且广泛的船舶检测数据库，惠及目标检测领域；2) 建立一个具有详尽标签（边界框与船舶类别）且采用统一分类方案的数据库；3) 提供一个带有地理信息（覆盖超过 3000 个港口和 33 条航线）的大规模船舶数据库，以惠及多模态分析。此外，我们讨论了与 GLSD 图像特性相对应的评估协议，并分析了若干当前最优（SOTA）目标检测算法在 GLSD 上的性能，旨在为未来研究建立基线。有关所设计 GLSD 的更多信息可在 https://github.com/jiaming-wang/GLSD 获取。
引用
@article{arxiv.2106.02773,
title = {GLSD: The Global Large-Scale Ship Database and Baseline Evaluations},
author = {Zhenfeng Shao and Jiaming Wang and Lianbing Deng and Xiao Huang and Tao Lu and Fang Luo and Ruiqian Zhang and Xianwei Lv and Chaoya Dang and Qing Ding and Zhiqiang Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.02773},
year = {2022}
}
备注
11 pages, 7 figures