NordFKB：挪威地理空间AI的细粒度基准数据集
计算机视觉与模式识别
2025-12-11 v1
摘要
我们提出了NordFKB，一个为挪威地理空间AI设计的细粒度基准数据集，源自权威且高度精确的全国 Felles KartdataBase（FKB）。数据集包含高分辨率正射影像，配有36个语义类的详细注释，包括以 GeoTIFF 格式的每类二值分割掩码和采用 COCO 格式的边界框注释。数据来自七个地理上具有多样性的地区，确保气候、地形和城市化的多样性。仅包含至少有一个已注释对象的图块，并且通过在地区之间进行随机抽样创建训练/验证划分，以确保代表性的类别和上下文分布。人类专家审核和质量控制确保高注释准确性。我们随意发布了一个基准存储库，包含标准化的评估协议和工具，用于语义分割和目标检测，使可重复且可比较的研究成为可能。NordFKB 为在映射、土地管理和空间规划中推进AI方法提供了稳健的基础，也为未来的覆盖范围、时间范围和数据模态性扩展铺平了道路。
引用
@article{arxiv.2512.09913,
title = {NordFKB: a fine-grained benchmark dataset for geospatial AI in Norway},
author = {Sander Riisøen Jyhne and Aditya Gupta and Ben Worsley and Marianne Andersen and Ivar Oveland and Alexander Salveson Nossum},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.09913},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 2 figures, 2 tables