VWise：用于车辆应用场景分类的新型基准数据集
计算机视觉与模式识别
2024-06-06 v1
摘要
当前针对车辆应用的 datasets 大多收集于北美或欧洲。 在其他地区部署时，训练或评估这些 datasets 的模型可能受地理偏差影响。 具体而言，对于场景分类，拉美国家的高速公路与大西洋公路在设计和维护水平上截然不同。我们提出 VWise，一个用于路段类型分类和场景分类任务的新型基准数据集，此外还包括针对车辆应用外部上下文的任务。我们收集了超过 520 个覆盖拉美各地区多样化城市和农村环境的视频片段，标注为六类路段类型。我们还在基线实验中评估了多个最先进的分类模型，准确率超过 84%。 随着该数据集，我们旨在增强针对拉美地区车辆任务的研究。
引用
@article{arxiv.2406.03273,
title = {VWise: A novel benchmark for evaluating scene classification for vehicular applications},
author = {Pedro Azevedo and Emanuella Araújo and Gabriel Pierre and Willams de Lima Costa and João Marcelo Teixeira and Valter Ferreira and Roberto Jones and Veronica Teichrieb},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.03273},
year = {2024}
}