Semantic Drone Dataset|无人机数据集|语义分析数据集

该数据集专注于城市场景的语义理解，用于提高自主无人机飞行和着陆过程的安全性。数据集包含超过20个房屋的鸟瞰图，图像大小为400x600，由高分辨率相机在5至30米的高度拍摄。

This dataset focuses on the semantic understanding of urban scenes, aimed at enhancing the safety of autonomous drone navigation and landing processes. It comprises over 20 aerial views of houses, with image dimensions of 400x600 pixels, captured by high-resolution cameras at altitudes ranging from 5 to 30 meters.

原始信息汇总

数据集描述

• 名称: Semantic Drone Dataset (TU-Graz)
• 来源: Semantic Drone Dataset
• 用途: 用于训练和评估图像到图像翻译模型，专注于城市场景的语义理解，以提高自主无人机飞行和着陆过程的安全性。
• 特点:
  • 包含超过20栋房屋的鸟瞰图。
  • 图像采集高度为5至30米。
  • 使用高分辨率相机，图像尺寸为400x600。

评估指标

• PSNR: 峰值信噪比，用于衡量生成图像与真实图像的质量，PSNR值越高，图像质量越好。
• SSIM: 结构相似性指数，用于衡量生成图像与真实图像的相似性，考虑结构信息、亮度和对比度的变化。
• Cosine Similarity: 余弦相似度，通过计算两个图像特征向量之间的余弦角来衡量图像相似性，相似度越高，图像越相似。
• FCN-Score: 使用全卷积网络评估生成图像的分割性能，FCN-Score越高，分割质量越好。
• Qualitative Analysis: 定性分析，通过视觉检查生成图像的逼真度，包括与真实图像的并排比较和人类观察者的评估。