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Datasets for deep learning with satellite & aerial imagery

解決する問題

衛星または航空画像の深層学習プロジェクトに適したデータセットを見つけることは時間がかかります。このリポジトリは、これらのデータセットの多くを1か所に集約し、研究者や開発者が複数のソースを探し回ることなく必要なものを迅速に見つけられるようにします。

仕組み

このプロジェクトは、手動でキュレーションされたリストをセクションに分けて維持しています：一般的なデータセットコレクション、リモートセンシングデータハブ（AWS Open DataやGoogle Earth Engineなど）、そしてSentinel-1（レーダー）およびSentinel-2（光学）画像専用のリストです。各エントリには直接リンクが含まれ、利用可能な場合はデータセットの内容や対象タスク（例：変化検出、超解像、分類）の簡単な説明が含まれます。ブラウザの検索機能（Control+F）を使用してページを検索し、特定の論文名やトピックを見つけることができます。

対象読者

衛星または航空画像に関連する問題（土地被覆マッピング、環境モニタリング、農業、災害対応、物体検出など）に取り組む研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア。特に、ベンチマークや専門データセットを迅速に見つける必要がある人に役立ちます。

ハイライト

Sentinel-1（SAR）とSentinel-2（光学）画像の両方、および一般的なリモートセンシングリソースをカバー。
AWS Registry of Open DataやGoogle Earth Engineなどの主要なデータハブへのリンク。
洪水検出、作物分類、雲除去、船舶検出、森林モニタリングなど、多くのタスクのデータセットを含む。
さらなる文脈のための論文やリポジトリへの直接リンクを提供。
シンプルな検索可能な形式—Control+Fを使用して特定のデータセットや論文を見つけるだけです。