FAIR1M: A Benchmark Dataset for Fine-grained Object Recognition in High-Resolution Remote Sensing Imagery
Paper • 2103.05569 • Published
| 序号 | 无人机 Domain | 领域定位 | 典型检测目标 | 典型应用 | 核心输出 / 特点 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 农林牧业与生态监测 | 检测自然环境中的生物目标及农业生产对象 | 农作物、果实、花朵、植株 缺苗、倒伏作物、杂草 牛、羊等牲畜 野生动物、鸟类 病树、枯死树、倒伏树木 农业机械、作业人员 |
作物株数和果实数量统计 缺苗、杂草和倒伏区域发现 牲畜自动盘点和走失牲畜搜索 野生动物检测、跟踪和数量调查 森林病树、枯死树和风倒木识别 农林区域非法人员或车辆检测 |
目标类别 目标数量 目标位置 目标密度 变化趋势 |
| 2 | 能源、工业与基础设施巡检 | 将电力、油气、工厂、桥梁、道路等统一归入资产和设施巡检 | 输电杆塔、导线、绝缘子、金具 鸟巢、异物、悬挂物 光伏组件、热斑组件 风机叶片、裂纹及表面损伤 管道、阀门、储罐、烟囱 桥梁构件、道路设施、铁路设备 裂缝、锈蚀、破损、脱落 设备热点、泄漏点和异常部件 |
电力线路异物和缺陷检测 绝缘子、连接件和杆塔部件检测 光伏板热斑及故障组件定位 风机叶片损伤检测 油气管线和工业设备异常检测 桥梁、道路、铁路设施缺陷识别 设备缺失、错位或损坏检测 |
部件检测:定位设备及零部件 缺陷检测:识别裂纹、腐蚀、破损、过热等异常 |
| 3 | 建筑、施工与矿山作业 | 将施工现场、露天矿、采石场和大型工程现场视为复杂作业区域 | 施工人员 安全帽、反光衣、安全绳等防护装备 挖掘机、吊车、卡车、推土机 建筑材料和堆料 临时建筑、围栏和危险区域 裂缝、坍塌、落石 非法进入人员和车辆 烟雾、明火和积水 |
施工人员和作业车辆统计 安全帽、反光衣等PPE检测 人员进入危险区域检测 起重设备周边人员检测 矿区车辆及机械设备调度监测 边坡落石、裂缝和坍塌检测 非法采矿、非法占地目标发现 施工现场火灾和烟雾检测 |
判断现场有哪些目标 确定目标所在位置 判断人员、车辆或设备是否违反安全规则 |
| 4 | 公共安全、应急与安防 | 将消防、搜救、灾害响应、边境和园区安防整合为安全应用领域 | 人员、失踪者、受困人员 车辆、船只 明火、烟雾和高温热点 聚集人群 越界人员 可疑车辆或可疑物体 灾区生命目标 夜间移动目标 |
山区、森林和水域搜救 红外人体检测 火点、烟雾和复燃点检测 洪水、地震等灾害后的人员和车辆搜索 园区、边境及重要设施周界巡逻 人群聚集和异常活动检测 夜间入侵人员检测 危险区域非法进入检测 |
红外相机可用于夜间人员检测 烟雾遮挡环境中的热目标发现 森林或复杂地形中的生命目标搜索 火灾热点定位 |
| 5 | 交通与智慧城市 | 关注道路、城市空间及交通系统中的动态目标检测 | 小汽车、卡车、公交车 摩托车、自行车 行人 停放车辆 交通事故车辆 道路障碍物 抛洒物、落石 占道施工设备 |
车辆检测、分类和计数 车流量和道路拥堵分析 车辆轨迹和速度分析 违停、逆行和异常停车检测 交通事故自动发现 道路障碍物和抛洒物检测 大型活动人群数量统计 停车场车位占用检测 |
目标检测负责发现目标 多目标跟踪负责持续识别同一目标 可进一步计算车速、轨迹、停留时间和交通流量 |
| 6 | 海洋、水域与环境执法 | 将海岸、河流、湖泊、港口及海上监管统一归入水域监测 | 船舶、渔船和小型快艇 漂浮人员和救生设备 海洋动物 漂浮垃圾 水面油污和异常漂浮物 非法采砂船 非法捕捞船只 河道及岸边非法排放设施 |
船舶检测、分类和数量统计 非法捕捞及越界船只检测 水上搜救和落水人员检测 海洋动物检测和数量调查 河流、湖泊漂浮垃圾检测 水面异常目标和污染物发现 港口和海岸线安防巡逻 非法采砂、非法排放行为发现 |
重点解决水面反光、波浪干扰和远距离小目标问题 可结合长焦、红外和视频跟踪提升检测效果 |
| 序号 | 卫星 Domain | 典型检测目标 | 多光谱数据与公开数据集依据 | 典型任务与输出 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 海事、航空与交通目标监测 | 海事目标:船舶、渔船、大型货船、海上平台及港口目标 航空目标:飞机、直升机及机场地面航空器 飞机细粒度类型:Boeing 737、747、777、787,Airbus A220、A321、A330、A350,ARJ21、C919及其他飞机类型 飞机属性:机身长度、翼展、机翼形状、机翼位置、动力类型、发动机数量、垂尾数量及飞机用途 交通设施:机场、跑道、停机坪、港口、船厂、道路桥梁和铁路桥梁 |
S2-SHIPS使用Sentinel-2多光谱影像开展船舶检测,说明船舶是原生多光谱目标检测中相对成熟的方向。(MDPI) fMoW-full提供4波段和8波段可见光—近红外影像,可支持机场、港口、船厂和交通设施等目标级识别。(GitHub) FAIR1M提供旋转框细粒度遥感目标检测,明确要求模型不仅检测“飞机”,还要识别Airbus A350、Boeing 747等具体类型。(ar5iv) RarePlanes提供飞机检测以及10类细粒度结构属性标注。(arXiv) |
船舶和飞机定位、分类、计数 飞机具体型号识别 飞机结构属性与用途分类 飞机停放位置及朝向检测 船舶尺寸、方向和航行状态估计 机场、港口及交通枢纽活动监测 |
| 2 | 城市建筑与公共基础设施 | 建筑物、住宅区和大型厂房 施工场地及临时建筑 机场和公共服务设施 道路、桥梁、水坝和交通节点 受损、倒塌或被洪水影响的建筑物 |
fMoW-full的多光谱数据覆盖住宅、施工场地、医院、学校、公共机构、桥梁和水坝等设施类别。(GitHub) SatlasPretrain融合Sentinel-2与高分辨率航片,提供建筑、机场、道路等多种点、线和多边形标注。(CVF Open Access) |
建筑物和基础设施定位 设施数量及空间分布统计 新增建筑和施工活动发现 公共设施识别 灾前灾后建筑目标对比 |
| 3 | 能源、工业与资源设施 | 光伏电站和光伏阵列 风力发电机及风电场 储油罐、储罐区和炼化设施 发电厂、变电站及工业园区 海上油气平台 矿区、采石场和资源开发设施 水处理和垃圾处理设施 |
fMoW-full包含光伏电站、风电场、发电厂、变电站、油气设施、储罐、露天矿和水处理设施等多光谱目标类别。(GitHub) SatlasPretrain包含风机点目标、光伏场区域目标、建筑和其他基础设施标注,并使用Sentinel-2等卫星数据。(CVF Open Access) |
能源资产检测和计数 工业设施定位与分类 风机、光伏场和海上平台普查 储罐及大型设备统计 资源开发活动和设施变化监测 |
| Dataset | Task | Output Format | Path | Source | Modality | Included |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DVGBench | UAV Visual Grounding | Box | ObjEarth-Data/DVG_Bench/images/ - ObjEarth-Bench/DVGBench/ |
https://github.com/VisionXLab/DVGBench | RGB | ✅ |
| RefDrone | Drone Object Referring | Box | ObjEarth-Data/VisDrone2019_DET/ - ObjEarth-Bench/RefDrone/ |
https://github.com/sunzc-sunny/refdrone | RGB | ✅ |
| VisDrone2019_DET | Drone Object Detection | Box | ObjEarth-Data/VisDrone2019_DET/ |
RGB | ✅ | |
| HazyDet | Drone Object Detection in Hazy | Box | ObjEarth-Data/HazyDet/ |
RGB | ✅ | |
| AgroVG | Agricultural Visual Grounding | Box | ObjEarth-Data/AgroVG/t1 |
https://huggingface.co/datasets/sauryrs/AgroVG | RGB | ✅ |
| UAVVaste | UAV Trash and Litter Detection | Box | ObjEarth-Data/UAVVaste/ |
https://www.kaggle.com/datasets/vexxingbanana/uavvaste-dataset | RGB | ✅ |
| FLAME2-DT | Wildland Fire Detection | Box | ObjEarth-Data/FLAME2-DT/ |
https://ieee-dataport.org/documents/flame2-dt#files | RGB+Infrared | ✅ |
| UAV-SEG-2025 | UAV Pavement Distress Detection | Box | ObjEarth-Data/UAV-SEG-2025 |
https://www.kaggle.com/datasets/patelravi07/enhanced-uav-pdd | RGB | ✅ |
| VHRShips | Ship Detection | Box | ObjEarth-Data/VHRShips |
https://github.com/radres333/VHRShips | Optical satellite images | ✅ |
| AFO | Aerial Floating Object Detection (Maritime Search and Rescue) | Box | ObjEarth-Data/AFO |
https://www.kaggle.com/datasets/jangsienicajzkowy/afo-aerial-dataset-of-floating-objects | RGB | ✅ |
| TriModalDet | UAV Object Detection | Box | ObjEarth-Data/TriModalDet/ |
https://github.com/radlab-sketch/trimodal-uav-det | RGB–Thermal–Event camera | ✅ |
| AU-AIR | UAV Object Detection (Traffic Surveillance) | Box | ObjEarth-Data/AU-AIR/images/ |
RGB | ⏳ | |
| SARD | Person Detection in Search and Rescue Scenarios in Drone | Box | `` | https://ieee-dataport.org/documents/search-and-rescue-image-dataset-person-detection-sard | RGB | |
| TinyPerson | Person Detection for Maritime Rescue | Box | `` | https://github.com/ucas-vg/PointTinyBenchmark | RGB | |
| MOBDrone | Man OverBoard Rescue Detection | Box | `` | https://aimh.isti.cnr.it/dataset/MOBDrone/ | RGB | |
| SeaDronesSee | Human Detection (Maritime Search and Rescue) | Box | `` | https://github.com/Ben93kie/SeaDronesSee | RGB | |
| uav_dataset | Person Detection Covered with Heavy Snow (Search and Rescue) | Box | `` | https://www.kaggle.com/datasets/imbalet/uav-dataset | RGB | |
| `` | ❌ |