Vi presenterar en ny datauppsättning, Functional Map of the World (fMoW), som syftar till att inspirera utvecklingen av maskininlärningsmodeller som kan förutsäga det funktionella syftet med byggnader och markanvändning från tidsmässiga sekvenser av satellitbilder och en rik uppsättning metadatafunktioner. De metadata som tillhandahålls med varje bild möjliggör resonemang om plats, tid, solvinklar, fysiska storlekar och andra funktioner när man gör förutsägelser om objekt i bilden. Vår datauppsättning består av över 1 miljon bilder från över 200 länder 1. För varje bild ger vi minst en avgränsande ruta annotation som innehåller en av 63 kategorier, inklusive en "false detektion" kategori. Vi presenterar en analys av datasetet tillsammans med baslinjestrategier som resonerar om metadata och tidsvyer. Våra data, koder och preparerade modeller har gjorts tillgängliga för allmänheten.
Nyligen släppte IARPA sin Functional Map of the World (FMoW) dataset med RGB och multispektrala bilder för att känna igen funktionell markanvändning från tidsmässiga sekvenser av satellitbilder REF.
Functional Map of the World
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}