MAI

displayName: MAI (Multi-scene Aerial Image)
license:
- MIT
mediaTypes:
- Image
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/2104.11200v1.pdf
publishDate: "2021"
publishUrl: https://github.com/Hua-YS/Prototype-based-Memory-Network
publisher:
- University of British Columbia
- German Aerospace Center
- University of Munich
tags:
- Beach
- Cropland
taskTypes:
- Scene Recognition

---
# 数据集介绍
## 简介
MAI 是用于在单个航拍图像中进行多场景识别的数据集。它由来自 Google 地球图像的 3,923 张标记的大型图像组成，覆盖美国、德国和法国。每张图像的尺寸为 512 × 512，空间分辨率从 0.3 m/pixel 到 0.6 m/pixel 不等。在捕获航拍图像后，从总共 24 个场景类别中为每个图像手动分配多个场景级标签，包括围裙、棒球、海滩、商业、农田、林地、停车场、港口、住宅、河流、储罐、海洋、桥, 湖, 公园, 迂回, 足球场, 体育场, 火车站, 作品, 高尔夫球场, 跑道, 稀疏灌木和网球场
## 引文
```
@article{hua2021aerial,
title={Aerial scene understanding in the wild: Multi-scene recognition via prototype-based memory networks},
author={Hua, Yuansheng and Mou, Lichao and Lin, Jianzhe and Heidler, Konrad and Zhu, Xiao Xiang},
journal={ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing},
volume={177},
pages={89--102},
year={2021},
publisher={Elsevier}
}
```

## Download dataset
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数据集显示名称：MAI（多场景航拍图像，Multi-scene Aerial Image）
许可证：MIT许可
媒体类型：图像
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2104.11200v1.pdf
发布年份：2021年
发布仓库链接：https://github.com/Hua-YS/Prototype-based-Memory-Network
发布机构：不列颠哥伦比亚大学（University of British Columbia）、德国航空航天中心（German Aerospace Center）、慕尼黑大学（University of Munich）
标签：海滩（Beach）、农田（Cropland）
任务类型：场景识别（Scene Recognition）

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# 数据集介绍
## 数据集概况
MAI是一款面向单幅航拍图像多场景识别任务的专用数据集。该数据集包含3923张来自谷歌地球（Google Earth）的标注航拍图像，覆盖美国、德国与法国三国。所有图像尺寸均为512 × 512像素，空间分辨率介于0.3 m/pixel至0.6 m/pixel之间。完成航拍图像采集后，研究人员从共计24个场景类别中为每张图像手动标注多个场景级标签，涵盖停机坪（apron）、棒球场（baseball）、海滩（beach）、商业区（commercial）、农田（cropland）、林地（woodland）、停车场（parking lot）、港口（harbor）、住宅区（residential）、河流（river）、储罐（storage tank）、海洋（ocean）、桥梁（bridge）、湖泊（lake）、公园（park）、环岛（roundabout）、足球场（football field）、体育场（stadium）、火车站（railway station）、工业场地（production）、高尔夫球场（golf course）、跑道（runway）、稀疏灌丛（sparse shrub）以及网球场（tennis court）。
## 引文

@article{hua2021aerial,
title={Aerial scene understanding in the wild: Multi-scene recognition via prototype-based memory networks},
author={Hua, Yuansheng and Mou, Lichao and Lin, Jianzhe and Heidler, Konrad and Zhu, Xiao Xiang},
journal={ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing},
volume={177},
pages={89--102},
year={2021},
publisher={Elsevier}
}

## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}