HSI-Drive v2.0：面向自动驾驶场景理解的更丰富数据
计算机视觉与模式识别
2024-11-27 v1 人工智能
机器学习
图像与视频处理
摘要
我们提出了面向开发自动驾驶系统 (ADS) 使用的 hyperspectral imaging (HSI) 的 HSI-Drive 数据集的更新版本。v2.0 版本包括在冬季和秋季实景实时驾驶中记录的新标注图像。除 v1.1 版本中包含的春季和夏季图像外，新数据集包含覆盖四季的 752 幅图像。本文展示了在 v2.0 数据集上实现的改进，突出了在新 v2.0 数据集上训练的模型性能提升。我们还展示了通过实验更多能力更强的图像分割模型所取得的进展。这些模型包括旨在识别essential road safety objects（如车辆和路标存在）以及高度脆弱群体（如行人和自行车）的new segmentation categories。此外，我们提供了在 various environments and conditions 中捕获的 HSI 视频序列进行分割的性能和鲁棒性证据。最后，为了正确评估本文所述结果，必须考虑可用于 ADS 的车载处理平台所施加的限制。因此，尽管实现细节超出本文范围，我们专注于开发计算效率高、轻量级 ML 模型，以便在高吞吐率下运行。数据集和一些分段视频示例均可在 https://ipaccess.ehu.eus/HSI-Drive/ 获取。
引用
@article{arxiv.2411.17530,
title = {HSI-Drive v2.0: More Data for New Challenges in Scene Understanding for Autonomous Driving},
author = {Jon Gutiérrez-Zaballa and Koldo Basterretxea and Javier Echanobe and M. Victoria Martínez and Unai Martínez-Corral},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.17530},
year = {2024}
}