UDTIRI：一个在线开源智能道路检测基准套件

在城市数字孪生（UDT）这一新兴领域，利用前沿深度学习技术的前景广阔且引人瞩目。尤其在智能道路检测（IRI）这一专门领域，存在明显空白，表现为当前缺乏专门的研究工作以及缺少大规模精标注数据集。为推动这一新兴领域的发展，我们推出了一个在线开源基准套件，称为 UDTIRI。随本文我们引入了道路坑洞检测任务，这是该基准套件内发布的第一个在线竞赛。该任务提供了一个精标注数据集，包含 1,000 张 RGB 图像及其像素/实例级真值标注，采集于不同光照与天气条件下的多样真实场景。我们的基准对基于卷积神经网络或 Transformer 开发的最先进目标检测、语义分割与实例分割网络进行了系统而深入的评估。我们期望该基准能成为将先进 UDT 技术整合进 IRI 的催化剂。通过使算法更全面地理解多样道路状况，我们力求释放其未开发潜力并推动这一关键领域的创新。