Abstrakt. Vi introducerar datasetet Densely Segmented Supermarket (D2S), ett nytt riktmärke för t.ex. en medveten semantisk segmentering i en industriell domän. Den innehåller 21 000 högupplösta bilder med pixelvisa etiketter av alla objekt. Föremålen består av matvaror och vardagsprodukter från 60 kategorier. Riktmärket är utformat så att det liknar den verkliga inställningen av en automatisk utcheckning, inventering, eller lagersystem. Utbildningsbilderna innehåller endast objekt av en klass på en homogen bakgrund, medan validerings- och testuppsättningarna är mycket mer komplexa och varierande. För att ytterligare jämföra robustheten i exempelsegmenteringsmetoder förvärvas scenerna med olika belysningar, rotationer och bakgrunder. Vi ser till att det inte finns några tvetydigheter i etiketterna och att varje instans märks utförligt. Annoteringarna är pixel-precis och tillåter användning av grödor av enstaka fall för articial data augmentation. Datauppsättningen omfattar flera utmaningar som är mycket relevanta inom området, t.ex. en begränsad mängd utbildningsdata och en stor mångfald i test- och valideringsuppsättningarna. Utvärderingen av state-of-the-art objekt detektering och exempel segmentering metoder på D2S visar betydande utrymme för förbättring.
• MVtec D2S REF är en datauppsättning som föreslås till exempel en medveten semantisk segmentering inom ett industriområde.
MVTec D2S: Densely Segmented Supermarket Dataset
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}