xViewデータセット

Q: How do I cite the xView dataset in my research?

研究にxViewデータセットを利用する場合は、以下の論文を引用してください：xViewデータセットの詳細については、xViewデータセットの公式ウェブサイトをご覧ください。

xViewデータセットは一般に公開されている俯瞰画像のデータセットの中でも最大級のもので、世界中の複雑なシーンの画像がバウンディングボックスを使って注釈付けされている。xViewデータセットの目的は、コンピュータビジョンの4つのフロンティアにおける進歩を加速することである：

検出のための最小解像度を下げる。
学習効率を高める。
より多くのオブジェクトクラスの発見を可能にする。
細かいクラスの検出を改善する。

xViewは、Common Objects in Context (COCO)のようなチャレンジの成功の上に構築され、新しい方法で視覚世界を理解し、様々な重要なアプリケーションに対処するために、宇宙からの利用可能な画像の増加量を分析するためにコンピュータビジョンを活用することを目指しています。

主な特徴

xViewには60のクラスにわたって100万以上のオブジェクト・インスタンスが含まれている。
このデータセットの解像度は0.3メートルで、一般に公開されている衛星画像データセットよりも高解像度の画像を提供している。
xViewは、バウンディングボックスのアノテーションが付いた、小さいオブジェクト、珍しいオブジェクト、細かいオブジェクト、マルチタイプのオブジェクトなど、多様なコレクションを備えています。
TensorFlow オブジェクト検出APIを使用して事前にトレーニングされたベースラインモデルと、以下のサンプルが付属しています。 PyTorch.

データセット構造

xViewデータセットは、WorldView-3衛星から0.3mの地上標本距離で収集された衛星画像で構成されている。1,400km²以上の画像に60のクラスにわたって100万以上のオブジェクトが含まれている。

アプリケーション

xViewデータセットは、俯瞰画像における物体検出のためのディープラーニングモデルの訓練と評価に広く利用されている。このデータセットの多様なオブジェクトクラスと高解像度画像は、コンピュータビジョン分野、特に衛星画像解析の研究者や実務家にとって貴重なリソースとなっている。

データセット YAML

YAML (Yet Another Markup Language) ファイルはデータセットの設定を定義するために使われる。このファイルにはデータセットのパス、クラス、その他の関連情報が含まれます。xView データセットの場合は xView.yaml ファイルは 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')

使用方法

xViewデータセットで画像サイズ640のモデルを100エポック学習させるには、以下のコードスニペットを使用します。利用可能な引数の包括的なリストについては、モデルのトレーニングページを参照してください。

列車の例

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

サンプルデータと注釈

xViewデータセットには、バウンディングボックスを使用して注釈が付けられたオブジェクトの多様なセットを持つ高解像度の衛星画像が含まれています。このデータセットに含まれるデータの例を、対応するアノテーションとともに紹介します：

データセットサンプル画像

俯瞰画像：この画像は俯瞰画像における物体検出の例を示しており、物体はバウンディングボックスで注釈されている。このデータセットは、このタスクのモデル開発を容易にするために、高解像度の衛星画像を提供しています。

この例は、xViewデータセットのデータの多様性と複雑性を示し、物体検出タスクにおける高品質衛星画像の重要性を強調している。

引用と謝辞

研究開発でxViewデータセットを使用する場合は、以下の論文を引用してください：

ビブテックス

@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}
}

国防イノベーションユニット（DIU）とxViewデータセットの作成者のコンピュータビジョン研究コミュニティへの貴重な貢献に感謝したい。xViewデータセットとその作成者についての詳細は、xViewデータセットのウェブサイトをご覧ください。

よくあるご質問