I detta dokument presenterar vi TorontoCity-riktmärket, som täcker hela Torontoområdet (GTA) med 712,5 km 2 mark, 8439 km väg och cirka 400 000 byggnader. Vårt riktmärke ger olika perspektiv på världen som fångas från flygplan, drönare och bilar som kör runt i staden. Manuell märkning av en sådan storskalig datauppsättning är ogenomförbar. Istället föreslår vi att vi använder olika källor till högprecisionskartor för att skapa vår grundsanning. Mot detta mål utvecklar vi algoritmer som gör det möjligt för oss att anpassa alla datakällor till kartorna samtidigt som vi kräver minimal mänsklig övervakning. Vi har designat ett brett utbud av uppgifter inklusive byggnad höjduppskattning (rekonstruktion), väg centrumlinje och kantutdragning, byggnadselement segmentering, byggkonturutdragning (omorganisation), semantisk märkning och scentyp klassificering (erkännande). Vår pilotstudie visar att de flesta av dessa uppgifter fortfarande är svåra för moderna konvolutionella neurala nätverk.
Mer nyligen, TorontoCity Ref dataset infördes som använder hög precision kartor från flera källor för att skapa marken sanningsetiketter.
TorontoCity: Seeing the World with a Million Eyes
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}