IRSatVideo Dataset

IRSatVideo是一个用于低地球轨道和地球静止轨道卫星视频中红外小目标检测的大规模半模拟数据集，包含真实卫星背景图像和合成的卫星运动、目标外观、轨迹和强度。IRSatVideo-LEO基于Landsat 7-8开发，包含200个图像序列和91021帧；IRSatVideo-GEO基于高分4号开发，包含200个图像序列和94136帧，提供实例级分割标注作为红外卫星视频基准IRSatVideo is a large-scale semi-simulated dataset for infrared small target detection in satellite videos from low Earth orbit (LEO) and geostationary orbit (GEO). It includes real satellite background images, as well as synthetic satellite motions, target appearances, trajectories and target intensities. The IRSatVideo-LEO subset, developed based on Landsat 7-8, contains 200 image sequences and 91,021 frames; the IRSatVideo-GEO subset, developed based on Gaofen-4 (GF-4), includes 200 image sequences and 94,136 frames. This dataset provides instance-level segmentation annotations, serving as a benchmark for infrared satellite video target detection.

原始信息汇总

IRSatVideo数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：IRSatVideo Dataset
• 数据集类型：半模拟数据集
• 应用领域：红外小目标检测
• 应用场景：LEO和GEO卫星视频中的多帧红外小目标检测

数据集构成

IRSatVideo-LEO

• 数据来源：Landsat 7-8卫星
• 数据规模：200个图像序列，共91021帧

IRSatVideo-GEO

• 数据来源：GaoFen 4卫星
• 数据规模：200个图像序列，共94136帧

数据特征

• 背景图像：真实卫星背景图像
• 模拟内容：合成的卫星运动、目标外观、轨迹和强度
• 标注类型：实例级分割标注
• 用途：为MIRST检测和跟踪提供红外卫星视频基准

数据格式

目录结构

• images：图像数据目录
• masks：掩码数据目录
• video_idx：视频索引文件
• img_idx：图像索引文件
• voc：VOC格式标注文件

索引文件

IRSatVideo-LEO

• train_IRSatVideo-LEO.txt
• test_IRSatVideo-LEO.txt
• test_IRSatVideo-LEO-easy.txt
• test_IRSatVideo-LEO-middle.txt
• test_IRSatVideo-LEO-hard.txt

IRSatVideo-GEO

• train_IRSatVideo-GEO.txt
• test_IRSatVideo-GEO.txt
• test_IRSatVideo-GEO-SCR1.txt
• test_IRSatVideo-GEO-SCR2.txt
• test_IRSatVideo-GEO-SCR3.txt

获取方式

• 访问表单：https://forms.cloud.microsoft/r/eYC3mNz5s3

相关论文

• 论文链接：https://arxiv.org/abs/2409.12448

联系方式

• 联系邮箱：[e-mail]

引用格式

bibtex @article{RFR, author = {Xinyi Ying, Li Liu, Zaipin Lin, Yangsi Shi, Yingqian Wang, Ruojing Li, Xu Cao, Boyang Li, Shilin Zhou}, title = {Infrared Small Target Detection in Satellite Videos: A New Dataset and A Novel Recurrent Feature Refinement Framework}, journal = {IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing}, year = {2025}, }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在卫星红外遥感领域，IRSatVideo数据集采用半仿真技术构建，融合真实卫星背景图像与合成目标特性。该数据集基于Landsat 7-8和GaoFen 4卫星影像，分别生成LEO与GEO轨道场景，通过参数化建模模拟卫星运动轨迹、目标外观及强度变化。构建过程严格遵循物理规律，确保目标运动与背景辐射特性的真实性，最终形成包含400个序列、逾18万帧图像的大规模数据集。

特点

该数据集具备多轨道覆盖与精细化标注的显著特点，同时提供LEO与GEO两种轨道类型的红外序列，涵盖不同观测几何条件。其标注体系包含实例级分割掩码与VOC格式标注文件，支持像素级目标检测与跟踪任务。数据集特别设计了难度分级机制，通过易中难三级测试子集及不同信杂比场景，为算法评估提供多维度的验证基准。

使用方法

研究人员可通过官方申请流程获取数据后，按预设目录结构加载图像序列与标注文件。数据集提供标准化的训练测试划分文件，支持端到端的深度学习模型训练。用户可基于图像索引文件快速构建数据流水线，利用掩码文件进行分割任务训练，或通过VOC标注实现检测模型优化，为红外小目标检测算法开发提供完整的技术支撑。

背景与挑战

背景概述

红外小目标检测在卫星视频分析领域具有重要应用价值，尤其在低地球轨道（LEO）和地球静止轨道（GEO）卫星监测中。IRSatVideo数据集于2024年提出，由国防科技大学等机构的研究团队开发，旨在解决多帧红外小目标检测的核心问题。该数据集采用半仿真方法构建，结合真实卫星背景图像与合成目标运动轨迹，包含LEO和GEO两个子集，分别基于Landsat 7-8和高分四号卫星数据生成，共提供400个图像序列和超过18万帧实例级分割标注，为卫星红外监测技术提供了标准化基准。

当前挑战

在红外小目标检测领域，目标尺寸微小、信噪比低以及复杂背景干扰构成主要技术瓶颈。IRSatVideo数据集构建过程中面临多重挑战：真实卫星背景与合成目标的物理一致性模拟需要精确控制轨道参数和辐射特性；目标运动轨迹的生成需符合天体力学规律，同时保持强度变化的真实性；此外，标注工作需平衡实例级分割的精度与大规模数据处理的效率，这对算法泛化能力提出了更高要求。

常用场景

经典使用场景

在红外遥感领域，IRSatVideo数据集为低轨和高轨卫星视频中的红外小目标检测提供了关键支持。该数据集通过半模拟方法结合真实卫星背景与合成目标运动，构建了包含大量图像序列和实例级分割标注的基准，典型应用于多帧红外小目标检测算法的训练与评估，有效模拟了卫星在轨观测中的复杂场景。

解决学术问题

该数据集解决了红外小目标检测中因目标尺寸微小、信噪比低导致的识别困难问题。通过提供精确的轨迹和强度标注，它支持了对动态目标检测、跟踪及分割算法的深入研究，显著提升了在复杂背景下小目标检测的准确性与鲁棒性，推动了遥感图像分析领域的理论进展。

衍生相关工作

基于IRSatVideo数据集，衍生出了多项经典研究，如循环特征精炼框架等创新方法。这些工作进一步优化了红外小目标检测的算法性能，促进了多目标跟踪和语义分割技术的发展，并在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing等期刊中发表了重要成果，推动了该领域的持续演进。