MariSat：用于卫星和航空图像中对象实例分割的海事数据集

来自卫星和航空图像的自动海上监视需要大量、精确注释的数据集，而这些数据集对于实例分割任务来说仍然稀缺，特别是对于杂乱港口环境中的小型船只而言。我们推出了 MariSat，这是一个新的基准数据集，包含 1260 张航空和卫星图像，涵盖不同的港口和沿海场景，以像素级注释了八个海洋物体类别（帆船、游艇、摩托艇、渔船、游轮、军舰、拖船和货船）。该数据集是通过半自动注释管道生成的，该管道将文本提示分割模型 SAM 3 与级联几何和色度后处理滤波器相结合，然后使用 CVAT 注释平台执行手动校正和质量控制。我们描述了图像收集方法、注释和校正过程以及结果数据组织。我们还报告训练、验证和测试分割的分类统计数据。 MariSat 已被用于对分段和检测模型（SAM 3 和 YOLO11）进行微调和基准测试，以实现实时海事监控。我们报告了这两项任务的详细定量和每类结果。 MariSat 数据集可在 GitHub 上公开获取：https://github.com/amirabbes/P2M-Maritime-Segmentation