חדש Key אחד לכל המודלים, עם הערכת מחיר לפני כל קריאה. יוצרים Key

GPT
R

RSRCC

קוד פתוח

googleרישיון לא דווח2026-04-15

  • remote-sensing
  • geospatial
  • image
  • text
  • multimodal

זוגות של צילומי לוויין לפני ואחרי שמחוברים לשאלות ותשובות באנגלית. הוא נועד למודלים שצריכים להסביר במילים איזה שינוי קרה בשטח ולא רק לסמן מסכה.

  • 521הורדות בחודש
  • 37לייקים

מה זה

כל רשומה מורכבת משתי תמונות של אותו אזור בנקודות זמן שונות, לצד טקסט שמתאר את השינוי ביניהן. הטקסטים מגיעים בתבנית של שאלות כן ולא או שאלות אמריקאיות עם בחירה מרובה, ועוסקים בבנייה חדשה, הריסה, סלילת כבישים ומדרכות, שינויי צמחייה והתפתחות מגורים. הצילומים עברו תהליך של הסרת כפילויות, כך ששאלות שונות על אותו אזור משתמשות באותם קובצי מקור.

המאגר נבנה על ידי צוות המודלים לתצפיות כדור הארץ בגוגל באמצעות שיטה שמדרגת ומסננת פלטים. הנתונים מחולקים לשלושה חלקים רגילים של אימון, ולידציה ובדיקה. בכל תיקייה כזו תמצאו קובץ מטא-דאטה בפורמט טבלאי שמקשר בין הנתיבים היחסיים של התמונות לבין השאלות והתשובות שמתאימות להן.

מתאים ל

  • הבנת שינויים בתצלומי אוויר

    אימון מודלים מולטימטריים שמסבירים במילים מה השתנה בין צילום ישן לצילום חדש.

  • בדיקת הסקה של מודלי שפה

    הערכת היכולת של מודל תמונה וטקסט לענות על שאלות אמריקאיות מורכבות על קרקע.

  • כוונון ייעודי ללוויינים

    אימון הוראות למודלי בסיס שפועלים בתחום החישה מרחוק ומיפוי עירוני.

איפה זה נופל

הטקסט כולו באנגלית בלבד. אם המערכת שלכם צריכה להבין שאלות בעברית על תצלומי אוויר, תצטרכו לתרגם את הנתונים או להוסיף שכבת התאמה. בנוסף, התיאורים נוצרו וסוננו בתהליך דירוג ממוחשב שמבוסס על מודלים, כך שעלולות להופיע שגיאות זיהוי לגבי מה שבאמת השתנה בשטח. הכרטיס לא מפרט את הרזולוציה המדויקת של הצילומים, את המיקומים הגיאוגרפיים בעולם או את טווחי השנים שבהם נלקחו התמונות.

שאלות
נפוצות

האם אפשר להשתמש בדאטהסט לפיתוח מסחרי?

כן, לפי כרטיס המאגר הוא מופץ תחת רישיון Apache 2.0 שמאפשר שימוש מסחרי מלא. צריך רק לוודא שאתם כוללים את תנאי הרישיון והייחוס המקורי של גוגל בתוצר שלכם.

האם יש במאגר נתונים בעברית?

לא. כל השאלות והתשובות שמתארות את השינויים בתמונות נכתבו באנגלית בלבד. אם המוצר שלכם פונה לשוק המקומי, תצטרכו לתרגם את השאלות בעצמכם.

איך המידע נאסף ונוצר בפועל?

החוקרים אספו זוגות צילומים שלפני ואחרי שינויים כמו בנייה או צמחייה, וחיברו להם תיאורים ושאלות שסוננו באמצעות שיטת דירוג אוטומטית. הצילומים עצמם עברו תהליך שמונע כפילויות, כך שאותה תמונה יכולה לשרת כמה שאלות שונות.

במה הוא שונה ממאגרי זיהוי שינויים רגילים?

רוב המאגרים בתחום נותנים רק מסיכה שמסמנת איפה פיקסלים השתנו בין שני צילומים. כאן המטרה היא להבין ולהסביר במילים מה קרה בשטח, באמצעות שאלות סגורות ושאלות רב-ברירה.

איך טוענים

טוענים את הנתונים דרך ספריית datasets הרגילה בפייתון. במקום להוריד מיד אלפי קבצים שמפוזרים בתיקיות משנה, מומלץ להפעיל מצב הזרמה כדי לבדוק רשומות בודדות. כל רשומה כוללת שלושה שדות עיקריים בשם before, after ו־text. אין צורך באישור גישה מיוחד כדי להוריד את המאגר.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("google/RSRCC")

הרישיון

בתחתית הכרטיס מצוין רישיון Apache 2.0, אף שבראש העמוד נרשם שלא דווח רישיון. הרישיון הזה מתיר שימוש מסחרי, שינוי והפצה של הנתונים, בתנאי ששומרים על הודעת זכויות היוצרים והייחוס ליוצרים המקוריים מגוגל. אין חובה לשתף מודלים שתאמנו תחת אותו הרישיון בדיוק.

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗