MMM-RS|遥感数据数据集|文本到图像生成数据集

MMM-RS数据集由南京理工大学智能感知与系统教育部重点实验室创建，是一个多模态、多GSD、多场景的遥感数据集，包含约210万条文本-图像对。数据集通过整合9个公开的遥感数据集并进行标准化处理，利用预训练的视觉-语言模型生成信息丰富的文本提示，涵盖多种地表采样距离（GSD）和环境条件。数据集的创建过程包括数据收集、标准化处理、文本提示生成和多场景图像合成。MMM-RS数据集主要应用于遥感图像的文本到图像生成任务，旨在解决现有数据集在多模态、多场景和多GSD方面的不足。

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数据集介绍

构建方式

MMM-RS数据集的构建始于对九个公开可用的遥感（RS）数据集的收集与标准化处理。首先，这些数据集被统一调整为512×512的尺寸，以确保样本的一致性。随后，利用大规模预训练的视觉-语言模型BLIP-2，自动生成描述遥感图像内容的文本提示，并通过手工修正以确保文本信息的丰富性和准确性。此外，设计了一种地面采样距离（GSD）样本提取策略，以获取不同GSD级别的图像，并定义相应的GSD相关文本提示。最终，通过广泛的手动筛选和注释优化，形成了包含约210万对文本-图像对的MMM-RS数据集。

特点

MMM-RS数据集的显著特点在于其多模态、多GSD和多场景的特性。该数据集不仅包含RGB图像，还涵盖了合成孔径雷达（SAR）和近红外（NIR）图像，实现了多模态数据的融合。同时，数据集中的图像涵盖了从超高精度到超低精度的多种GSD级别，能够支持不同分辨率需求的应用。此外，数据集还包含了多种环境条件（如低光、雾天）下的样本，增强了模型对复杂场景的适应能力。

使用方法

MMM-RS数据集主要用于遥感图像的文本到图像生成任务。用户可以通过输入丰富的文本提示，利用预训练的扩散模型（如Stable Diffusion）生成多样化的遥感图像。数据集支持多模态、多GSD和多场景的图像生成，适用于需要高精度、多分辨率和复杂环境条件下的遥感图像生成应用。此外，数据集还可用于训练跨模态生成模型，如基于ControlNet的RGB与SAR或NIR图像之间的转换，进一步扩展了其在遥感领域的应用范围。

背景与挑战

背景概述

遥感（RS）图像作为特定领域的图像，在人类社会的可持续发展应用中发挥着重要作用，如灾害响应、环境监测、作物产量估算和城市规划。近年来，基于遥感数据的深度学习模型在场景分类、目标检测、语义分割和变化检测等计算机视觉任务中取得了显著成功。然而，这些模型在性能上受到缺乏大规模高质量数据集的限制，获取遥感图像通常既困难又昂贵。MMM-RS数据集由南京理工大学和北京空间飞行器系统工程研究所的研究团队创建，旨在解决多模态、多地面采样距离（GSD）和多场景的遥感图像生成问题。该数据集通过整合9个公开的遥感数据集，标准化处理并生成约210万对信息丰富的文本-图像对，为遥感图像生成提供了全面的基准。

当前挑战

MMM-RS数据集面临的挑战主要包括：1) 解决遥感图像生成中的多模态、多GSD和多场景问题，这些特性使得遥感图像与通用图像在尺度和视角上存在显著差异；2) 数据集构建过程中，如何有效地将遥感图像与文本语义信息结合，以及如何处理不同GSD和场景的图像合成问题。此外，由于缺乏真实世界的多场景样本，研究团队采用了现有的技术来合成不同场景的样本，这增加了数据集构建的复杂性。

常用场景

经典使用场景

MMM-RS数据集的经典使用场景在于其能够支持多模态、多地面采样距离（GSD）和多场景的遥感图像生成。通过结合大规模预训练的视觉-语言模型，该数据集能够自动生成信息丰富的文本提示，从而实现从文本到图像的生成。这使得研究人员能够在多样化的遥感场景中进行实验，包括不同天气条件和空间分辨率下的图像生成。

实际应用

MMM-RS数据集在实际应用中具有广泛的前景，特别是在灾害响应、环境监测和城市规划等领域。通过生成多样化的遥感图像，该数据集能够帮助决策者更好地理解和预测自然和人为环境的变化。此外，该数据集还可以用于训练和评估自动化系统，如无人机的路径规划和目标识别，从而提高这些系统的效率和准确性。

衍生相关工作

MMM-RS数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在遥感图像生成和跨模态生成领域。例如，基于该数据集的研究已经开发出能够生成高分辨率遥感图像的扩散模型，并展示了在不同GSD和天气条件下的生成能力。此外，该数据集还促进了跨模态生成模型的研究，如从光学图像生成合成孔径雷达（SAR）图像，进一步拓宽了遥感技术的应用边界。