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DOTA: A large-scale dataset for object detection in aerial images

Xia, Gui-Song und Bai, Xiang und Ding, Jian und Zhu, Zhen und Belongie, Serge und Luo, Jiebo und Datcu, Mihai und Pelillo, Marcello und Zhang, Liangpei (2018) DOTA: A large-scale dataset for object detection in aerial images. In: 2018 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Seiten 1-10. CVPR 2018, 18.-22. June 2018, Salt Lake City, Utah. doi: 10.1109/CVPR.2018.00418.

[img] PDF
2MB

Offizielle URL: https://vision.cornell.edu/se3/wp-content/uploads/2018/03/2666.pdf

Kurzfassung

Object detection is an important and challenging problem in computer vision. Although the past decade has witnessed major advances in object detection in natural scenes, such successes have been slow to aerial imagery, not only because of the huge variation in the scale, orientation and shape of the object instances on the earth's surface, but also due to the scarcity of well-annotated datasets of objects in aerial scenes. To advance object detection research in Earth Vision, also known as Earth Observation and Remote Sensing, we introduce a large-scale Dataset for Object deTection in Aerial images (DOTA). To this end, we collect 2806 aerial images from different sensors and platforms. Each image is of the size about 4000-by-4000 pixels and contains objects exhibiting a wide variety of scales, orientations, and shapes. These DOTA images are then annotated by experts in aerial image interpretation using 15 common object categories. The fully annotated DOTA images contains 188,282 instances, each of which is labeled by an arbitrary (8 d.o.f.) quadrilateral To build a baseline for object detection in Earth Vision, we evaluate state-of-the-art object detection algorithms on DOTA. Experiments demonstrate that DOTA well represents real Earth Vision applications and are quite challenging.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/123453/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:DOTA: A large-scale dataset for object detection in aerial images
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Xia, Gui-Songguisong.xia (at) whu.edu.cnNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bai, XiangHuazhong University of Science and TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Ding, JianWuhan UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, ZhenHuazhong University of Science and TechnologyNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Belongie, SergeCornell UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Luo, JieboRochester UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datcu, MihaiMihai.Datcu (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pelillo, MarcelloUniversity of VeniceNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhang, LiangpeiWuhan UniversityNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Juni 2018
Erschienen in:2018 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/CVPR.2018.00418
Seitenbereich:Seiten 1-10
Status:veröffentlicht
Stichwörter:EO dataset, DOTA
Veranstaltungstitel:CVPR 2018
Veranstaltungsort:Salt Lake City, Utah
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:18.-22. June 2018
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben hochauflösende Fernerkundungsverfahren (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > EO Data Science
Hinterlegt von: Dumitru, Corneliu Octavian
Hinterlegt am:29 Nov 2018 10:50
Letzte Änderung:21 Jul 2023 11:40

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