Conjunto de datos xView

Q: What is the dataset structure of xView, and how is it annotated?

El conjunto de datos xView comprende imágenes de satélite de alta resolución recogidas desde los satélites WorldView-3 a una distancia de muestreo del suelo de 0,3 m. Abarca más de 1 millón de objetos de 60 clases en aproximadamente 1.400 km² de imágenes. Cada objeto del conjunto de datos está anotado con cuadros delimitadores, lo que lo hace ideal para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo para la detección de objetos en imágenes aéreas. Para obtener una visión general detallada, puedes consultar la sección sobre la estructura del conjunto de datos aquí.

The xView dataset is one of the largest publicly available datasets of overhead imagery, containing images from complex scenes around the world annotated using bounding boxes. The goal of the xView dataset is to accelerate progress in four computer vision frontiers:

Reduce la resolución mínima para la detección.
Mejora la eficacia del aprendizaje.
Permite descubrir más clases de objetos.
Mejorar la detección de clases finas.

xView se basa en el éxito de retos como Objetos Comunes en Contexto (COCO) y pretende aprovechar la visión por ordenador para analizar la creciente cantidad de imágenes disponibles del espacio con el fin de comprender el mundo visual de nuevas formas y abordar una serie de aplicaciones importantes.

Características principales

xView contiene más de 1 millón de instancias de objetos en 60 clases.
El conjunto de datos tiene una resolución de 0,3 metros, lo que proporciona imágenes de mayor resolución que la mayoría de los conjuntos de datos públicos de imágenes de satélite.
xView features a diverse collection of small, rare, fine-grained, and multi-type objects with bounding box annotation.
Comes with a pre-trained baseline model using the TensorFlow object detection API and an example for PyTorch.

Estructura del conjunto de datos

El conjunto de datos xView se compone de imágenes de satélite recogidas desde los satélites WorldView-3 a una distancia de muestreo del suelo de 0,3 m. Contiene más de 1 millón de objetos de 60 clases en más de 1.400 km² de imágenes.

Aplicaciones

El conjunto de datos xView se utiliza ampliamente para entrenar y evaluar modelos de aprendizaje profundo para la detección de objetos en imágenes aéreas. El variado conjunto de clases de objetos y las imágenes de alta resolución del conjunto de datos lo convierten en un valioso recurso para investigadores y profesionales del campo de la visión por ordenador, especialmente para el análisis de imágenes de satélite.

Conjunto de datos YAML

Se utiliza un archivo YAML (Yet Another Markup Language) para definir la configuración del conjunto de datos. Contiene información sobre las rutas del conjunto de datos, las clases y otra información relevante. En el caso del conjunto de datos xView, el archivo xView.yaml se mantiene en https://github.com/ultralytics/ultralytics/blob/main/ultralytics/cfg/datasets/xView.yaml.

ultralytics/cfg/datasets/xView.yaml

# Ultralytics YOLO 🚀, AGPL-3.0 license
# DIUx xView 2018 Challenge https://challenge.xviewdataset.org by U.S. National Geospatial-Intelligence Agency (NGA)
# --------  DOWNLOAD DATA MANUALLY and jar xf val_images.zip to 'datasets/xView' before running train command!  --------
# Documentation: https://docs.ultralytics.com/datasets/detect/xview/
# Example usage: yolo train data=xView.yaml
# parent
# ├── ultralytics
# └── datasets
#     └── xView  ← downloads here (20.7 GB)

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/xView # dataset root dir
train: images/autosplit_train.txt # train images (relative to 'path') 90% of 847 train images
val: images/autosplit_val.txt # train images (relative to 'path') 10% of 847 train images

# Classes
names:
  0: Fixed-wing Aircraft
  1: Small Aircraft
  2: Cargo Plane
  3: Helicopter
  4: Passenger Vehicle
  5: Small Car
  6: Bus
  7: Pickup Truck
  8: Utility Truck
  9: Truck
  10: Cargo Truck
  11: Truck w/Box
  12: Truck Tractor
  13: Trailer
  14: Truck w/Flatbed
  15: Truck w/Liquid
  16: Crane Truck
  17: Railway Vehicle
  18: Passenger Car
  19: Cargo Car
  20: Flat Car
  21: Tank car
  22: Locomotive
  23: Maritime Vessel
  24: Motorboat
  25: Sailboat
  26: Tugboat
  27: Barge
  28: Fishing Vessel
  29: Ferry
  30: Yacht
  31: Container Ship
  32: Oil Tanker
  33: Engineering Vehicle
  34: Tower crane
  35: Container Crane
  36: Reach Stacker
  37: Straddle Carrier
  38: Mobile Crane
  39: Dump Truck
  40: Haul Truck
  41: Scraper/Tractor
  42: Front loader/Bulldozer
  43: Excavator
  44: Cement Mixer
  45: Ground Grader
  46: Hut/Tent
  47: Shed
  48: Building
  49: Aircraft Hangar
  50: Damaged Building
  51: Facility
  52: Construction Site
  53: Vehicle Lot
  54: Helipad
  55: Storage Tank
  56: Shipping container lot
  57: Shipping Container
  58: Pylon
  59: Tower

# Download script/URL (optional) ---------------------------------------------------------------------------------------
download: |
  import json
  import os
  from pathlib import Path

  import numpy as np
  from PIL import Image
  from tqdm import tqdm

  from ultralytics.data.utils import autosplit
  from ultralytics.utils.ops import xyxy2xywhn


  def convert_labels(fname=Path('xView/xView_train.geojson')):
      # Convert xView geoJSON labels to YOLO format
      path = fname.parent
      with open(fname) as f:
          print(f'Loading {fname}...')
          data = json.load(f)

      # Make dirs
      labels = Path(path / 'labels' / 'train')
      os.system(f'rm -rf {labels}')
      labels.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

      # xView classes 11-94 to 0-59
      xview_class2index = [-1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 0, 1, 2, -1, 3, -1, 4, 5, 6, 7, 8, -1, 9, 10, 11,
                           12, 13, 14, 15, -1, -1, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, -1, 23, 24, 25, -1, 26, 27, -1, 28, -1,
                           29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, -1, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, -1, -1, -1, -1, 46,
                           47, 48, 49, -1, 50, 51, -1, 52, -1, -1, -1, 53, 54, -1, 55, -1, -1, 56, -1, 57, -1, 58, 59]

      shapes = {}
      for feature in tqdm(data['features'], desc=f'Converting {fname}'):
          p = feature['properties']
          if p['bounds_imcoords']:
              id = p['image_id']
              file = path / 'train_images' / id
              if file.exists():  # 1395.tif missing
                  try:
                      box = np.array([int(num) for num in p['bounds_imcoords'].split(",")])
                      assert box.shape[0] == 4, f'incorrect box shape {box.shape[0]}'
                      cls = p['type_id']
                      cls = xview_class2index[int(cls)]  # xView class to 0-60
                      assert 59 >= cls >= 0, f'incorrect class index {cls}'

                      # Write YOLO label
                      if id not in shapes:
                          shapes[id] = Image.open(file).size
                      box = xyxy2xywhn(box[None].astype(np.float), w=shapes[id][0], h=shapes[id][1], clip=True)
                      with open((labels / id).with_suffix('.txt'), 'a') as f:
                          f.write(f"{cls} {' '.join(f'{x:.6f}' for x in box[0])}\n")  # write label.txt
                  except Exception as e:
                      print(f'WARNING: skipping one label for {file}: {e}')


  # Download manually from https://challenge.xviewdataset.org
  dir = Path(yaml['path'])  # dataset root dir
  # urls = ['https://d307kc0mrhucc3.cloudfront.net/train_labels.zip',  # train labels
  #         'https://d307kc0mrhucc3.cloudfront.net/train_images.zip',  # 15G, 847 train images
  #         'https://d307kc0mrhucc3.cloudfront.net/val_images.zip']  # 5G, 282 val images (no labels)
  # download(urls, dir=dir)

  # Convert labels
  convert_labels(dir / 'xView_train.geojson')

  # Move images
  images = Path(dir / 'images')
  images.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
  Path(dir / 'train_images').rename(dir / 'images' / 'train')
  Path(dir / 'val_images').rename(dir / 'images' / 'val')

  # Split
  autosplit(dir / 'images' / 'train')

Utilización

To train a model on the xView dataset for 100 epochs with an image size of 640, you can use the following code snippets. For a comprehensive list of available arguments, refer to the model Training page.

Ejemplo de tren

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="xView.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=xView.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Muestra de datos y anotaciones

El conjunto de datos xView contiene imágenes de satélite de alta resolución con un variado conjunto de objetos anotados mediante cuadros delimitadores. He aquí algunos ejemplos de datos del conjunto de datos, junto con sus correspondientes anotaciones:

Imagen de muestra del conjunto de datos

Overhead Imagery: This image demonstrates an example of object detection in overhead imagery, where objects are annotated with bounding boxes. The dataset provides high-resolution satellite images to facilitate the development of models for this task.

El ejemplo muestra la variedad y complejidad de los datos del conjunto de datos xView y destaca la importancia de las imágenes de satélite de alta calidad para las tareas de detección de objetos.

Citas y agradecimientos

Si utilizas el conjunto de datos xView en tu trabajo de investigación o desarrollo, cita el siguiente documento:

BibTeX

@misc{lam2018xview,
      title={xView: Objects in Context in Overhead Imagery},
      author={Darius Lam and Richard Kuzma and Kevin McGee and Samuel Dooley and Michael Laielli and Matthew Klaric and Yaroslav Bulatov and Brendan McCord},
      year={2018},
      eprint={1802.07856},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

Nos gustaría agradecer a la Unidad de Innovación de Defensa (DIU) y a los creadores del conjunto de datos xView su valiosa contribución a la comunidad de investigación en visión por ordenador. Para más información sobre el conjunto de datos xView y sus creadores, visita el sitio web del conjunto de datos xView.

PREGUNTAS FRECUENTES

¿Qué es el conjunto de datos xView y cómo beneficia a la investigación de la visión por ordenador?

El conjunto de datos xView es una de las mayores colecciones públicas disponibles de imágenes aéreas de alta resolución, que contiene más de 1 millón de instancias de objetos de 60 clases. Está diseñado para mejorar diversas facetas de la investigación en visión por ordenador, como reducir la resolución mínima para la detección, mejorar la eficacia del aprendizaje, descubrir más clases de objetos y avanzar en la detección de objetos de grano fino.

¿Cómo puedo utilizar Ultralytics YOLO para entrenar un modelo en el conjunto de datos xView?

Para entrenar un modelo en el conjunto de datos xView utilizando Ultralytics YOLO , sigue estos pasos:

Ejemplo de tren

PythonCLI

from ultralytics import YOLO

# Load a model
model = YOLO("yolo11n.pt")  # load a pretrained model (recommended for training)

# Train the model
results = model.train(data="xView.yaml", epochs=100, imgsz=640)

# Start training from a pretrained *.pt model
yolo detect train data=xView.yaml model=yolo11n.pt epochs=100 imgsz=640

Para conocer los argumentos y ajustes detallados, consulta la página de Formación del modelo.

¿Cuáles son las características principales del conjunto de datos xView?

The xView dataset stands out due to its comprehensive set of features:

Over 1 million object instances across 60 distinct classes.
High-resolution imagery at 0.3 meters.
Diverse object types including small, rare, and fine-grained objects, all annotated with bounding boxes.
Availability of a pre-trained baseline model and examples in TensorFlow and PyTorch.

¿Cuál es la estructura del conjunto de datos de xView y cómo se anota?

The xView dataset comprises high-resolution satellite images collected from WorldView-3 satellites at a 0.3m ground sample distance. It encompasses over 1 million objects across 60 classes in approximately 1,400 km² of imagery. Each object within the dataset is annotated with bounding boxes, making it ideal for training and evaluating deep learning models for object detection in overhead imagery. For a detailed overview, you can look at the dataset structure section here.

¿Cómo cito el conjunto de datos xView en mi investigación?

Si utilizas el conjunto de datos xView en tu investigación, cita el siguiente documento:

BibTeX

@misc{lam2018xview,
    title={xView: Objects in Context in Overhead Imagery},
    author={Darius Lam and Richard Kuzma and Kevin McGee and Samuel Dooley and Michael Laielli and Matthew Klaric and Yaroslav Bulatov and Brendan McCord},
    year={2018},
    eprint={1802.07856},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CV}
}