Abstrakt. Högprecisionsbaserade sanningsdata är en mycket viktig faktor för utveckling och utvärdering av algoritmer för datorseende och särskilt för avancerade system för förarassistans. Tyvärr, vissa typer av data, som exakt optiskt flöde och djup samt pixel-wise semantiska annoteringar är mycket svårt att få. För att ta itu med detta problem presenterar vi i detta dokument en ny ram för skapandet av högkvalitativa syntetiska kamerabilder, djup- och optiska flödeskartor och pixelvisa semantiska kommentarer. Ramverket bygger på en realistisk körsimulator kallad VDrift [1], som gör att vi kan skapa trafikscenarier som liknar dem i verkligheten. Vi visar hur vi kan använda det föreslagna ramverket för att generera en omfattande datauppsättning för uppgiften med flerklassig bildsegmentering. Vi använder datasetet för att träna en parvis CRF-modell och för att analysera effekterna av att använda olika kombinationer av funktioner i olika bildformer.
REF använde en virtuell racingkrets för att generera olika typer av pixel-wise marksanning (djupgående, optiskt flöde och klassetiketter).
Framework for Generation of Synthetic Ground Truth Data for Driver Assistance Applications
{'venue': 'GCPR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}