Visuell förståelse av komplexa urbana gatuscener är en möjliggörande faktor för ett brett spektrum av tillämpningar. Object detektering har dragit enorm nytta av storskaliga dataset, särskilt i samband med djupt lärande. För semantisk urban scen förståelse, dock, ingen aktuell datauppsättning fångar tillräckligt komplexiteten i verkliga urbana scener. För att ta itu med detta introducerar vi Cityscapes, en benchmarkingsvit och storskaliga dataset för att träna och testa metoder för pixelnivå- och exemplifierande semantisk märkning. Cityscapes består av en stor, varierad uppsättning stereo videosekvenser inspelade på gator från 50 olika städer. 5000 av dessa bilder har högkvalitativa pixel-nivå annoteringar; 20 000 ytterligare bilder har grova annoteringar för att möjliggöra metoder som utnyttjar stora volymer av svagt märkta data. Avgörande är att vår insats överstiger tidigare försök när det gäller datasetets storlek, notationsrikedom, scenvariabilitet och komplexitet. Vår åtföljande empiriska studie ger en fördjupad analys av datasetets egenskaper, samt en resultatutvärdering av flera state-of-the-art metoder baserat på vårt riktmärke.
Författarna till REF tillhandahåller en storskalig datauppsättning med semantiska abstraktioner av verkliga stadsscener med fokus på autonom körning.
The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding
{'venue': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}