영상의 해상도 개선을 위한 Super Resolution 신경망 학습 데이터

저해상도의 위성영상이나 항공영상을 고해상도로 개선시키기 위한 Super Resolution에 대한 신경망 학습 데이터입니다. 훈련 데이터와 테스트 데이터로 구분했으며, 각각 3766개와 191개로 구성되어 있습니다. 각 이미지의 크기는 768×768이며 RGB 3 채널로 구성되어 있습니다.



데이터셋의 내용과 실제 위의 데이터셋을 이용해 학습된 신경망을 통한 결과는 다음과 같습니다. 각 줄의 첫번째 열는 두번째 열의 이미지로부터 1/8 크기로 줄여 생성한 저해상도이고, 두번째 열 이미지가 실제 데이터셋입니다. 세번째 열의 이미지는 저해상도 이미지가 Super Resolution을 통해 해상도가 향상된 결과 영상입니다.

딥러닝 신경망을 활용한 Super Resolution에 대한 보다 자세한 내용은 다음 글을 참고하시기 바랍니다.

딥러닝 AI를 이용한 항공영상의 해상도 강화

건물, 비닐하우스 Detection을 위한 GeoAI 학습 DB 다운로드

건물과 비닐하우스에 대한 검출(Detection)용 학습 DB입니다. 구축된 건물수는 약 6000개 이상, 비닐하우스는 약 2000개 이상입니다. DB 포맷은 COCO Dataset 입니다. 필요하신 분들은 자유롭게 사용하시기 바라며 사용에 대해 어떠한 제약도 없습니다. 학습 데이터수와 검증 데이터 수의 비율은 통상 9:1 또는 8:2지만 본 DB는 이 비율이 아니므로 필요할 경우 비율을 맞추시기 바랍니다.



아래의 이미지는 본 학습 DB를 이용해 학습된 신경망에 대한 검출 결과입니다.

본 학습 DB를 이용해 학습된 신경망의 결과에 대한 보다 자세한 내용은 아래의 글을 참고하시기 바랍니다.

GeoAI를 이용한 건물과 비닐하우스에 대한 Detection