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爱与否科技|19 种灾害事件，MIT 更新最大自然灾害图像数据集，囊括


爱与否科技|19 种灾害事件，MIT 更新最大自然灾害图像数据集，囊括
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来源：HyperAI超神经本文约2600字 ， 建议阅读9分钟本文为你分享迄今为止规模最大、质量最高的自然灾害卫星图像数据集 。 标签：自然灾害数据集[摘要]麻省理工学院在最近ECCV2020上提交的一篇论文中 ， 发布了一套自然灾害图像数据集 。 这是迄今为止规模最大、质量最高的自然灾害卫星图像数据集 。 2020年 ， 多灾多难的一年 。 年初爆发的疫情 ， 夏天南方的洪灾 ， 近期美国加州的野火……
洪灾、山火、地震之类的自然灾害 ， 总是威胁着人们的生命财产安全 。 而在无法避免其发生的情况下 ， 如果能够及时、迅速地发现一些细微的变化 ， 就能更好地制定相应救援方案 ， 更合理地进行资源配置 ， 同时也有助于进行相关新闻的报道 。
因此 ， 麻省理工学院的工程学硕士生EthanWeber和合作者HassanKan ， 在最新论文《BuildingDisasterDamageAssessmentinSatelliteImagerywithMulti-TemporalFusion》（《具有多时相融合的卫星影像中的建筑物灾害破坏评估》）中提出了一个深度学习模型 ， 能够对受损区域的卫星图像进行更快、更精准的评估 ， 从而为急救人员争取更多的时间、最大程度地减少损失 。
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该论文在近期CV顶会ECCV2020上发表
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.05525.pdf
与此同时 ， 他们还发布了一个最新的用于损坏评估的卫星图像数据集 ， 让图像事件检测的相关研究更进一步 ， 研究人员能实现更精确的定位和量化损失 。
用AI与时间赛跑：加速灾情评估
对于自然灾害 ， 现场应急小组减少反应时间 ， 迅速响应、采取行动 ， 对于减少损失和挽救生命至关重要 。 此外 ， 为了更好地在受灾地区部署资源 ， 应急人员必须了解损失的确切位置和严重性 ， 这些同样重要 。
目前 ， 应急人员通常通过人力观察卫星图像的方法 ， 来评估灾害损坏程度 ， 但评估过程可能要花费数小时之久 ， 这对于抢救工作极为不利 。
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人员观察分析卫星图像耗时耗力
是目前自然灾害评估工作中的一个瓶颈
EthanWeber的这项研究贡献在于 ， 创建自动分析图像的工具 ， 减少图像分析时间 ， 赢得与时间的赛跑 。
另外 ， 其研究通过共享权值的CNN（卷积神经网络） ， 独立地提供灾前和灾后图像 ， 可以获得更好的性能 。
他们还提出了一种新的计算机视觉模型 ， 该模型能够检测在Twitter和Flickr等社交媒体平台上发布的图片中的事件 。
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论文中提出的建筑损坏预测、评估模型架构
标记19种自然灾害的22068张图像
除了提出新模型外 ， 该研究团队还重磅发布了一个新的事件数据集：xBD数据集 。
该数据集包含22068张图像 ， 标记有19种不同的事件 ， 包括地震 ， 洪水 ， 野火、火山爆发和车祸等 。 这些图像包括了灾前、灾后图像 ， 图像可用于构建定位和损伤评估这两项任务 。
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飓风灾前图像（左图）与灾后图像（右图）
据介绍 ， xBD数据集是迄今为止第一个建筑破坏评估数据集 ， 是带注释的高分辨率卫星图像中规模最大、质量最高的公共数据集之一 。 其基本信息如下：
xBDDataset发布机构：MIT包含数量：22068张图像数据格式：png数据大小：31.2GB更新时间：2020年8月下载地址：https://hyper.ai/datasets/13272


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