iSAID官方Devkit：大规模航空影像实例分割数据集

资源摘要信息:"iSAID_Devkit: [CVPR'W19-Oral]“iSAID的官方存储库” 是一个专门针对航空影像实例分割任务的大型数据集，由CVPR研讨会在2019年发布。该数据集不仅提供了一套详细的实例分割数据集，而且还包括了数据准备、评估代码以及开发工具包（Devkit），方便研究者进行开发和测试。数据集iSAID由超过一千张高分辨率的航空图像组成，包含了多种地面物体实例的精确分割掩膜。 该Devkit提供了关于如何在本地或评估服务器上安装运行环境和依赖项的详细指导。以下是一些关键的步骤和概念： 1. 环境和依赖项安装：Devkit指定了一个详细的环境配置文件`environment.yml`，允许用户通过conda快速创建一个包含所有必需依赖的虚拟环境。使用conda环境可以确保软件库版本的一致性，避免不同项目之间的依赖冲突。 2. 创建conda环境：用户可以通过`conda env create -f environment.yml`命令创建一个新的conda环境。这将根据`environment.yml`文件中指定的依赖关系来安装所有需要的包和库。 3. 激活工作环境：创建环境后，需要使用`source activate py_isaid`命令来激活这个环境。激活后的环境意味着此时运行的任何Python脚本或命令都将使用这个环境中的库和路径。 4. 设置pycocotools：对于评估服务器，需要对pycocotools进行安装。首先通过`cd cocoapi/PythonAPI`命令切换到pycocotools的安装目录，然后执行`make`和`python setup.py install`来编译和安装。 5. 设置城市景观脚本：iSAID数据集还包含了城市景观脚本，用于处理特定的数据格式。需要在`preprocess/cityscapesScripts`目录下运行`python setup.py install`来安装这些脚本。 6. 设置Detectron：Detectron是一个基于PyTorch的模块化计算机视觉模型库，它提供了一系列视觉识别任务的预训练模型。在`preprocess/Detectron`目录下执行`make`命令，可以完成Detectron的编译和安装工作。 7. 注意事项：在安装过程中，特别强调了opencv的版本需要与3.4保持一致。版本不匹配可能会导致运行时错误或者不可预期的性能问题。 标签中列出的关键词涉及了多个技术领域： - devkit：通常指开发工具包，包含了软件开发所需的所有工具和文档，让开发者能够快速上手并开始工作。 - pytorch：是一个开源的机器学习库，基于Python，用于自然语言处理等任务，因其动态计算图特性受到研究人员的青睐。 - dataset：数据集是机器学习中的一个核心概念，尤其是用于训练和测试算法的大型图片集，例如在本例中的iSAID数据集。 - aerial-imagery：指的是从空中获取的图像，常用于地图绘制、城市规划等。 - object-detection：对象检测是在图像中识别和定位一个或多个对象的任务，是计算机视觉领域的核心问题之一。 - instance-segmentation：实例分割是在对象检测的基础上进一步识别图像中每个对象的精确边界。 - pytorch-implementation：指在PyTorch框架下的算法实现，通常意味着代码的执行效率和易用性。 - cvpr19：CVPR是计算机视觉和模式识别领域的一流会议，2019表示年份。 - evaluation-code：评估代码指的是用于验证算法性能和准确度的程序。 - JupyterNotebook：是一种交互式计算环境，允许用户以文档形式混合书写代码、可视化组件和文档说明。 压缩包子文件的文件名称列表中，“iSAID_Devkit-master”表明这是一个包含在CVPR'W19-Oral研讨会的iSAID开发工具包主目录的压缩包。在解压和安装的过程中，用户需要按照上述步骤逐一执行，以确保环境的正确配置和Devkit的正常使用。