본 논문은 드론으로 촬영한 2525장의 고밀도 도시 환경 이미지로 구성된 다중 고도 의미 분할 이미지(MESSI) 데이터셋을 제시합니다. MESSI는 다양한 고도에서 촬영된 이미지를 포함하여 심도가 의미 분할에 미치는 영향을 조사할 수 있다는 점과 여러 도시 지역에서 다양한 고도로 촬영된 이미지를 포함하여 드론의 3D 비행으로 포착된 시각적 풍부함을 다룬다는 점에서 독특합니다. MESSI는 위치, 방향, 카메라의 내부 매개변수로 주석이 달린 이미지를 포함하며, 의미 분할이나 위치 확인, 내비게이션, 추적과 같은 다른 응용 프로그램을 위한 심층 신경망을 훈련하는 데 사용될 수 있습니다. 본 논문에서는 데이터셋과 주석 세부 정보를 설명하고, 여러 신경망 모델을 사용하여 수행된 의미 분할 방법과 관련 통계를 제시합니다. MESSI는 고밀도 도시 환경 상공을 비행하는 드론이나 유사한 차량으로 촬영한 이미지를 사용한 의미 분할을 위한 평가 벤치마크로 활용될 수 있도록 공개 도메인에 공개될 예정입니다.
