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原标题：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
关键字：目标,影像,数据,关系,大幅面
文章来源：量子位
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内容摘要：

武汉大学李彦胜课题组投稿量子位 | 公众号 QbitAIAI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集在卫星影像（SAI）领域当中，场景图生成（SGG）技术可以促进对地理空间场景从感知到认知的智能理解。
在SAI中，地理目标的尺度和纵横比变化大，地理目标之间（甚至是空间不相交的地理目标之间）存在丰富的关联，这使得SGG有必要在大幅面超高分辨率卫星影像中整体进行。
然而现

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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破