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MTMS300:面向显著物体检测的多目标多尺度基准数据集

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中国图象图形学报 2022年第4期27卷 1039-1055页

作者：李楚为张志龙李树新国防科技大学电子科学学院自动目标识别重点实验室长沙410073 国防科技大学信息通信学院西安710106

目的在显著物体检测算法发展过程中,基准数据集发挥了重要作用。然而,现有基准数据集普遍存在数据集偏差,难以充分体现不同算法的性能,不能完全反映某些典型应用的技术特点。针对这一问题,本文对基准数据集的偏差和统计特性展开定量分析... 详细信息

目的在显著物体检测算法发展过程中,基准数据集发挥了重要作用。然而,现有基准数据集普遍存在数据集偏差,难以充分体现不同算法的性能,不能完全反映某些典型应用的技术特点。针对这一问题,本文对基准数据集的偏差和统计特性展开定量分析,提出针对特定任务的新基准数据集。方法首先,讨论设计和评价数据集时常用的度量指标;然后,定量分析基准数据集的统计学差异,设计新的基准数据集MTMS300(multiple targets and multiple scales);接着,使用基准数据集对典型视觉显著性算法展开性能评估;最后,从公开基准数据集中找出对多数非深度学习算法而言都较为困难(指标得分低)的图像,构成另一个基准数据集DSC(difficult scenes in common)。结果采用平均注释图、超像素数目等6种度量指标对11个基准数据集进行定量分析,MTMS300数据集具有中心偏差小、目标面积比分布均衡、图像分辨率多样和目标数量较多等特点,DSC数据集具有前景/背景差异小、超像素数量多和图像熵值高的特点。使用11个基准数据集对18种视觉显著性算法进行定量评估,揭示了算法得分和数据集复杂度之间的相关性,并在MTMS300数据集上发现了现有算法的不足。结论提出的两个基准数据集具有不同的特点,有助于更为全面地评估视觉显著性算法,推动视觉显著性算法向特定任务方向发展。

关键词：视觉显著性显著物体检测基准数据集多目标多尺度小目标

面向无人机海岸带生态系统监测的语义分割基准数据集

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中国图象图形学报 2024年第8期29卷 2162-2174页

作者：王胜科王贤栋曲亮姚凤芹刘莹莹李聪慧王玉瑱仲国强中国海洋大学信息科学与工程学部青岛266100 国家海洋局北海环境监测中心青岛266033

目的海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而,目前该领域仍面临一个挑战,即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据... 详细信息

目的海岸带生态系统的监测是维护生态平衡和可持续发展的重要任务。语义分割技术在遥感影像中的应用为海岸带生态系统的精准监测提供了有效手段。然而,目前该领域仍面临一个挑战,即缺乏公开的专门面向海岸带生态系统的语义分割基准数据集。方法受到自然环境和人为因素的共同影响,海岸带外部形态变化快,目前的卫星遥感和常规的人工测量、船载作业等监测方式已难以满足实时观测的要求。因此本文首先利用无人机对海岸带典型生态群落进行拍摄、采集和标注,构建了面向海岸带生态系统的基准数据集,名为OUC-UAV-SEG。接着,通过统计的方法,对OUC-UAV-SEG进行定量分析,并对数据集中存在的挑战进行了深入探讨。最后,使用典型视觉语义分割算法对OUC-UAV-SEG展开评估。结果对OUC-UAV-SEG数据集进行了基准测试,评估了当前可用的语义分割算法在该数据集上的性能,并揭示了这些算法的局限性。结论OUC-UAV-SEG数据集的建立为海岸带生态系统的监测提供了新的资源,有助于科学家、生态学家和决策者们更好地了解海岸带生态系统的现状和变化趋势,为海洋生态保护和管理提供更精确的信息。该数据集链接:https://***/OucCVLab/OUC-UAV-SEG。

关键词：海岸带生态系统遥感无人机(UAV) 基准数据集语义分割

X射线安检图像高精度实时目标检测模型与基准数据集

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北京航空航天大学学报 2024年

作者：支洪平孙立峰王旭清华大学计算机科学与技术系科大讯飞(苏州)科技有限公司

图像目标检测技术辅助提高了安检工作效率，进一步保障了公共安全。然而不同型号的安检机成像的差异性、X射线图像的复杂性、昂贵的数据标注成本，制约了X射线安检图像目标检测技术的深入研究。针对不同安检机厂商相同物质X射线成像颜... 详细信息

图像目标检测技术辅助提高了安检工作效率，进一步保障了公共安全。然而不同型号的安检机成像的差异性、X射线图像的复杂性、昂贵的数据标注成本，制约了X射线安检图像目标检测技术的深入研究。针对不同安检机厂商相同物质X射线成像颜色的差异，基于风格迁移算法进行数据集扩充，从而提高目标检测算法的泛化性；针对X射线图像中同类待识别物品尺寸的明显差异，提出一种细化的特征金字塔结构用来提取更加丰富的不同层次的语义信息；为了进一步提高检测精度，提出了一个易于集成的细粒度分类模块，该模块能很好地适配主流的目标检测模型。同时，构造了一个大规模的基准数据集，该数据集包含56659张X射线图像，37种违禁品，每张图像均进行高质量标注。据我们所知，这是迄今为止包含违禁品种类最多、图片数量最多的公开X射线图像数据集。基于该X射线违禁品数据集进行对比实验，提出的模型结构较基线模型mAP提高约8%。

关键词： X射线图像风格迁移目标检测细粒度分类模块基准数据集

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无参考水下图像质量评价及其基准数据集研究

无参考水下图像质量评价及其基准数据集研究

作者：李宇轩青岛大学

学位级别：硕士

水下图像因其易获取、成本低、信息密度高等诸多优点,已被广泛应用于海洋资源的探索和开发中。然而由于水下成像环境中水对光的选择性吸收和散射效应,导致拍摄到的水下图像通常会出现颜色失真、对比度低、模糊等问题,这对图像语义的理... 详细信息

水下图像因其易获取、成本低、信息密度高等诸多优点,已被广泛应用于海洋资源的探索和开发中。然而由于水下成像环境中水对光的选择性吸收和散射效应,导致拍摄到的水下图像通常会出现颜色失真、对比度低、模糊等问题,这对图像语义的理解造成了严重影响。因此,如何准确评估水下图像的质量对于设计水下图像增强和复原算法以及高层视觉应用至关重要。针对上述问题,本文提出了一个基于质量感知特征的水下图像无参考质量评价算法,简称NCCSS。NCCSS从自然度、颜色、对比度、清晰度和结构五个方面提取了一个56维的特征向量,用于表示图像的质量。特别是针对水下图像的颜色退化问题,本文提出了一种基于色差加权的水下图像色彩度量方法和颜色一致性度量来捕获颜色信息。此外,针对视觉显著性问题,本文设计了一种显著性加权的对比度度量,以更加准确地评估对比度信息。NCCSS从训练集中提取所有质量感知特征,然后通过支持向量机SVR(Support Vector Machine,SVM)构建特征与主观评分MOS(Mean Opinion Score,MOS)之间的映射,从而建立一个预测模型。最后,该模型被用来评估水下图像的质量。实验结果表明,与目前主流的方法相比,NCCSS实现了与人主观感受的高度一致性。此外,缺少公开的专门为测试无参考水下图像质量评价算法性能而设计的水下图像数据集也限制了无参考水下图像质量评价领域的发展。为此,本文建立了一个大规模水下图像数据集,简称UID2021,用于评估无参考水下图像质量评价算法的性能。UID2021数据集包含60幅多重退化的水下图像,涵盖6种常见水下图像退化类型,采用15种最常用的水下图像增强和复原算法生成对应的900幅质量改进的水下图像。在主观实验中,52名来自不同背景的观察者使用成对比较排序法来获取每一张水下图像的主观质量评分。本文提出的UID2021数据集填补了图像质量评价领域水下图像数据集的空白,为衡量无参考水下图像质量评价算法性能提供一个新的测试基准。

关键词：水下图像质量感知特征图像质量评价基准数据集水下成像模型

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内部安全威胁与室内人群移动轨迹基准数据集

太赫兹科学与电子信息学报 2022年第12期20卷 1257-1268页

作者：赵颖赵鑫杨奎陈思明张卓黄鑫中南大学计算机学院湖南长沙410083 复旦大学大数据学院上海200433 奇安信科技集团股份有限公司雷尔可视化平台部北京100015

数据集是众多科学研究得以开展与验证的基础,学术界和工业界已经联合在许多领域打造了丰富的基准数据集,但在一些细分研究领域仍然缺少高质量数据。本文介绍了2个新基准数据集:内部安全威胁基准数据集和室内人群移动轨迹基准数据集。2... 详细信息

数据集是众多科学研究得以开展与验证的基础,学术界和工业界已经联合在许多领域打造了丰富的基准数据集,但在一些细分研究领域仍然缺少高质量数据。本文介绍了2个新基准数据集:内部安全威胁基准数据集和室内人群移动轨迹基准数据集。2个数据集经过精心的场景设计、科学的模型构造,嵌入了丰富的数据模式和交错的故事情节,采用程序驱动的合成数据生成方法,数据类型多样,规模适中,有一定的分析难度,曾被用于中国数据可视分析挑战赛。本文旨在进一步宣传和推广这2个数据集,以促进相关领域的科学研究与技术应用的发展。

关键词：基准数据集内部安全威胁室内人群移动轨迹数据可视分析挑战赛

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低分辨率行人重识别数据集及其基准方法

中国图象图形学报 2023年第5期28卷 1346-1359页

作者：杨露露蓝龙孙冬婷滕霄贲晛烨沈肖波国防科技大学计算机学院长沙410073 国防科技大学量子信息研究所兼高性能计算国家重点实验室长沙410073 山东大学信息科学与工程学院青岛266237 南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094

目的行人重识别旨在解决多个非重叠摄像头下行人的查询和识别问题。在很多实际的应用场景中,监控摄像头获取的是低分辨率行人图像,而现有的许多行人重识别方法很少关注真实场景中低分辨率行人相互匹配的问题。为研究该问题,本文收集并... 详细信息

目的行人重识别旨在解决多个非重叠摄像头下行人的查询和识别问题。在很多实际的应用场景中,监控摄像头获取的是低分辨率行人图像,而现有的许多行人重识别方法很少关注真实场景中低分辨率行人相互匹配的问题。为研究该问题,本文收集并标注了一个新的基于枪球摄像头的行人重识别数据集,并基于此设计了一种低分辨率行人重识别模型来提升低分辨率行人匹配性能。方法该数据集由部署在3个不同位置的枪机摄像头和球机摄像头收集裁剪得到,最终形成包含200个有身份标签的行人和320个无身份标签的行人重识别数据集。与同类其他数据集不同,该数据集为每个行人同时提供高分辨率和低分辨率图像。针对低分辨率下的行人匹配难题,本文提出的基准模型考虑了图像超分、行人特征学习以及判别3个方面因素,并设计了相应的超分模块、特征学习模块和特征判别器模块,分别完成低分辨率图像超分、行人特征学习以及行人特征判断。结果提出的基准模型在枪球行人重识别数据集上的实验表明,对比于经典的行人重识别模型,新基准模型在平均精度均值(mean average precision,mAP)和Rank-1指标上分别提高了3.1%和6.1%。结论本文构建了典型的低分辨率行人重识别数据集,为研究低分辨率行人重识别问题提供了重要的数据来源,并基于该数据集研究了低分辨率下行人重识别基础方法。研究表明,提出的基准方法能够有效地解决低分辨行人匹配问题。

关键词：行人重识别基准数据集低分辨率(LR) 超分辨率(SR) 判别器

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IPTAS基准TCP流数据集的建立和应用

IPTAS基准TCP流数据集的建立和应用

作者：邓路东南大学

学位级别：硕士

随着互联网规模的迅速增长,网络流量的行为特征日趋复杂。同时用户对网络资源和网络服务质量的要求却越来越高。网络发展的现状迫切要求网络的管理者能够对网络的性能进行精确的管理与控制,从而可以改善和提高网络的服务质量。IPTAS(***... 详细信息

随着互联网规模的迅速增长,网络流量的行为特征日趋复杂。同时用户对网络资源和网络服务质量的要求却越来越高。网络发展的现状迫切要求网络的管理者能够对网络的性能进行精确的管理与控制,从而可以改善和提高网络的服务质量。IPTAS(***)是CERNET华东(北)地区网络中心在国家973和国家支撑计划课题的支持下研发的网络流量分析系统。该系统支持网络流量的采集、存储、分析和发布,为所有基于被动测量、面向网络流量分析的程序提供运行、调试和测试支持。自2005年以来,定期在CERNET江苏省网边界采集网络流量,并通过国际惯例方式公开发布。由于采集点位于大规模接入网边界,IPTAS所保存的数据不受非对称路由的影响,具有良好的流完整性。基于IPTAS系统中的数据可以进行很多互联网性能方面的科学研究。在包括端到端传输性能在内的相关研究中,IPTAS系统中的数据可以为算法提供分析数据源,但是无法评价算法的准确性。为此,论文的研究工作围绕建立一个具有一定规模的IPTAS基准TCP流数据集展开,该数据集作为IPTAS系统中数据的补充,用于支持相关科学研究的验证工作。论文中的IPTAS基准TCP流数据集是指在源点、宿点和采集点同步获取的同一个TCP会话过程中全部报文序列的集合。为了建立该基准数据集,首先需要在不同地理位置同步获取基准数据,在此基础上还需要把获取的基准数据进行汇总和整理。为此,论文设计了一个由两个阶段构成的建立方案。第一个阶段是数据获取阶段,该阶段主要解决在不同的地理位置同步获取基准数据并进行汇总。第二个阶段是数据整理阶段,该阶段主要完成在数据汇总和整理的基础上构建基准数据集。数据获取系统采用了 C/S结构,由客户端、服务器端和采集点三个部分组成。服务器端采用全球唯一的地址和特定的端口号,客户端基于该地址和端口号与服务器建立TCP连接,上传或下载文件,该地址和端口号同时作为过滤规则来获取基准数据。论文详细介绍了基于Windows系统完成该客户端的设计与实现过程。数据整理系统由数据同步、数据整理和规格化三个模块构成。系统基于流记录的时间戳关系,确定同步时间,以此来同步基准数据,然后基于完整的TCP流记录来匹配基准数据,最后借助NBOS提供的接口完成基准数据的规格化。整个系统运行结果表明上述方案可以有效的建立IPTAS基准TCP流数据集。最后,论文选择一个基于IP Trace的丢包率测度算法(MT算法)作为应用实例,利用基准数据集构造的标准答案,对该算法的准确性及其影响因素进行了分析。分析表明该算法能够有效的判断是否发生丢包,但准确性较差,分析同时表明测量点相对位置和SACK会造成估计值偏小的概率增大。

关键词： IP Trace 基准数据集 TCP IPPM 丢包率

HSRS-SC:面向遥感场景分类的高光谱图像数据集

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中国图象图形学报 2021年第8期26卷 1809-1822页

作者：徐科杰邓培芳黄鸿重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044 重庆大学煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室重庆400044

目的场景分类是遥感领域一项重要的研究课题,但大都面向高分辨率遥感影像。高分辨率影像光谱信息少,故场景鉴别能力受限。而高光谱影像包含更丰富的光谱信息,具有强大的地物鉴别能力,但目前仍缺少针对场景级图像分类的高光谱数据集。为... 详细信息

目的场景分类是遥感领域一项重要的研究课题,但大都面向高分辨率遥感影像。高分辨率影像光谱信息少,故场景鉴别能力受限。而高光谱影像包含更丰富的光谱信息,具有强大的地物鉴别能力,但目前仍缺少针对场景级图像分类的高光谱数据集。为了给高光谱场景理解提供数据支撑,本文构建了面向场景分类的高光谱遥感图像数据集(hyperspectral remote sensing dataset for scene classification,HSRS-SC)。方法HSRS-SC来自黑河生态水文遥感试验航空数据,是目前已知最大的高光谱场景分类数据集,经由定标系数校正、大气校正等处理形成。HSRS-SC分为5个类别,共1385幅图像,且空间分辨率较高(1 m),波长范围广(380~1050 nm),同时蕴含地物丰富的空间和光谱信息。结果为提供基准结果,使用AlexNet、VGGNet-16、GoogLeNet在3种方案下组织实验。方案1仅利用可见光波段提取场景特征。方案2和方案3分别以加和、级联的形式融合可见光与近红外波段信息。结果表明有效利用高光谱影像不同波段信息有利于提高分类性能,最高分类精度达到93.20%。为进一步探索高光谱场景的优势,开展了图像全谱段场景分类实验。在两种训练样本下,高光谱场景相比RGB图像均取得较高的精度优势。结论HSRS-SC可以反映详实的地物信息,能够为场景语义理解提供良好的数据支持。本文仅利用可见光和近红外部分波段信息,高光谱场景丰富的光谱信息尚未得到充分挖掘。后续可在HSRS-SC开展高光谱场景特征学习及分类研究。

关键词：遥感场景分类高光谱图像基准数据集深度学习

卷烟包装外观缺陷数据集构建及深度学习检测技术研究

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包装工程 2024年第5期45卷 135-143页

作者：宗国浩张明琰王锐王泽宇王迪王永胜郑超群冯伟华中国烟草总公司郑州烟草研究院郑州450001 河南中烟工业有限责任公司黄金叶生产制造中心郑州450016

目的为了提升烟包缺陷检测的准确率,构建卷烟包装外观缺陷识别基准数据集,并开展主流深度学习模型在卷烟包装外观缺陷智能检测中的应用研究。方法首先,从生产运行中的ZB45型细支烟硬盒包装机组采集缺陷图像,经过人工审核与筛选后获取典... 详细信息

目的为了提升烟包缺陷检测的准确率,构建卷烟包装外观缺陷识别基准数据集,并开展主流深度学习模型在卷烟包装外观缺陷智能检测中的应用研究。方法首先,从生产运行中的ZB45型细支烟硬盒包装机组采集缺陷图像,经过人工审核与筛选后获取典型的缺陷数据。然后,根据缺陷的特征与成因,将缺陷数据划分为23个类别,并逐一进行目标检测框标注。最终,形成了包含13000余张缺陷图像的卷烟包装外观缺陷识别基准数据集,并针对烟包缺陷识别、缺陷分类、目标检测、模型迁移4项任务开展实验。结果结果表明,数据集能够满足高准确率深度学习模型的训练需求;通过模型迁移,能够利用该数据集大幅提高不同牌号卷烟的缺陷检测效果;DenseNet模型在烟包缺陷识别与缺陷分类任务上表现较好,准确率分别达到93.70%和95.43%,YOLOv5模型在缺陷目标检测任务上mAP@0.5值达到了96.61%。结论该数据集能够作为烟包缺陷检测领域的基准数据集,研究成果将进一步支撑卷烟包装领域的数据应用与数字化转型。

关键词：卷烟包装包装外观检测深度学习 YOLOv5 基准数据集