Выпуск набора данных SpaceNet 5

Адам Ван Эттен и Райан Льюис

Предисловие: SpaceNet LLC - это некоммерческая организация, деятельность которой направлена ​​на ускорение прикладных исследований с открытым исходным кодом и искусственного интеллекта для геопространственных приложений, в частности, фундаментального картографирования (т. е. обнаружения следов зданий и дорожных сетей). SpaceNet работает в сотрудничестве с CosmiQ Works, Maxar Technologies, Intel AI, Amazon Web Services (AWS) и Capella Space.

Спектр задач, которые можно решить с помощью изображений, получаемых с высоты птичьего полета, впечатляюще велик, и он продолжает расти по мере развертывания новых и улучшенных систем. Тем не менее, отсутствие высококачественных маркированных данных обучения продолжает препятствовать прогрессу во многих областях аналитики дистанционного зондирования. С этой целью партнеры SpaceNet с гордостью сообщают о выпуске набора данных SpaceNet 5, который значительно пополняет корпус данных SpaceNet.

SpaceNet 5 фокусируется на автоматическом извлечении дорожной сети и оценке времени в пути по спутниковым снимкам. Для этой задачи мы помечаем четыре новых города в разных регионах:

  • Москва, Россия
  • Мумбаи, Индия
  • Сан-Хуан, Пуэрто-Рико
  • Таинственный город

Таким образом, общее количество городов SpaceNet достигло 10. Шесть предыдущих городов SpaceNet: Рио-де-Жанейро, Лас-Вегас, Париж, Шанхай, Хартум и Атланта. Впервые мы удерживаем один город (наш «Таинственный город») для окончательного тестирования, что должно повысить надежность модели и возможность развертывания в новых регионах, гарантируя, что участники испытания не перетренируют свои модели для существующих городов. Мы опубликуем изображения и этикетки для Таинственного города после завершения конкурса и объявления победителей. Подробная информация о новом наборе данных показана ниже:

Осевая линия дороги и метки метаданных были вручную помечены группой экспертов для каждой дороги в интересующих областях. Эти теги метаданных позволяют нам вывести разумное ограничение скорости для каждой проезжей части (например, однополосная жилая дорога, вероятно, может быть пройдена со скоростью 25 миль в час). Точные векторные метки и оценки скорости для каждой дороги позволяют включить в SpaceNet 5 уникальный временной аспект: мы предлагаем конкурентам извлекать оценки как дорог, так и времени в пути для каждой дороги (см. Наш блог для алгоритмической основы). Такая оптимизированная маршрутизация принципиально важна для решения большого количества задач.

Что дальше?

Конкурс начнется во вторник, 3 сентября, и сайт регистрации SpaceNet 5 будет доступен на сайте Topcoder SpaceNet Challenge. Если вы новичок в Topcoder, то можете зарегистрироваться здесь. Как всегда, следите за новостями о DownLinQ и посетите https://spacenet.ai для получения более подробной информации о наборе данных и задачах.

Особая благодарность Нику Вейру, Джейку Шермейеру и Дэниелу Хогану за их помощь в подготовке набора данных.