iSAID Dataset

The authors of the iSAID: A Large-scale Dataset for Instance Segmentation in Aerial Images dataset have introduced the first benchmark dataset for instance segmentation in aerial imagery, which merges instance-level object detection and pixel-level segmentation tasks. It contains 655,451 object instances spanning 15 different categories across 2,806 high-resolution images. Precise per-pixel annotations have been provided for each instance, ensuring accurate localization for detailed scene analysis. Compared to existing small-scale aerial image-based instance segmentation datasets, iSAID boasts 15 times the number of object categories and 5 times the number of instances.

iSAID：航空图像实例分割大规模数据集的作者们推出了首个针对航空图像实例分割的基准数据集，该数据集融合了实例级目标检测与像素级分割任务。数据集中包含跨越15个不同类别的655,451个目标实例，分布在2,806张高分辨率图像中。为每个实例提供了精确的像素级标注，确保了详细场景分析的精准定位。与现有的基于小规模航空图像的实例分割数据集相比，iSAID在目标类别数量上高出15倍，在实例数量上高出5倍。

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背景与挑战

背景概述

iSAID是一个大规模航空图像实例分割数据集，包含2,806张高分辨率图像和655,451个对象实例，涵盖15个类别（如车辆、船只、运动场等），专为地球观测和复杂空中场景分析设计。该数据集基于DOTA数据集构建，但提供了精确的像素级实例标注，解决了现有航空数据集中实例分割标注不足的问题，并具有高分辨率、对象尺寸变化大等特点，适用于实例分割、语义分割和对象检测任务。