論文の概要: StreetSurfaceVis: a dataset of crowdsourced street-level imagery annotated by road surface type and quality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21454v3
- Date: Wed, 25 Sep 2024 12:24:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-08 13:51:33.583972
- Title: StreetSurfaceVis: a dataset of crowdsourced street-level imagery annotated by road surface type and quality
- Title（参考訳）: StreetSurfaceVis:道路面のタイプと品質を付加したクラウドソーシングストリートレベルの画像データセット
- Authors: Alexandra Kapp, Edith Hoffmann, Esther Weigmann, Helena Mihaljević,
- Abstract要約: ドイツから9,122枚のストリートレベルの画像からなる新しいデータセットであるStreetSurfaceVisを紹介した。
多様な画像ソース間で高い精度を維持する頑健なモデルを実現することを目的としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Road unevenness significantly impacts the safety and comfort of traffic participants, especially vulnerable groups such as cyclists and wheelchair users. To train models for comprehensive road surface assessments, we introduce StreetSurfaceVis, a novel dataset comprising 9,122 street-level images mostly from Germany collected from a crowdsourcing platform and manually annotated by road surface type and quality. By crafting a heterogeneous dataset, we aim to enable robust models that maintain high accuracy across diverse image sources. As the frequency distribution of road surface types and qualities is highly imbalanced, we propose a sampling strategy incorporating various external label prediction resources to ensure sufficient images per class while reducing manual annotation. More precisely, we estimate the impact of (1) enriching the image data with OpenStreetMap tags, (2) iterative training and application of a custom surface type classification model, (3) amplifying underrepresented classes through prompt-based classification with GPT-4o and (4) similarity search using image embeddings. Combining these strategies effectively reduces manual annotation workload while ensuring sufficient class representation.
- Abstract（参考訳）: 道路の不均一性は、交通参加者の安全と快適性、特にサイクリストや車椅子利用者のような脆弱なグループに大きな影響を及ぼす。
クラウドソーシングプラットフォームから収集した9,122枚の街路レベルの画像からなる新しいデータセットであるStreetSurfaceVisを導入し,道路表面のタイプと品質を手動でアノテートした。
不均一なデータセットを構築することにより、多様な画像ソース間で高い精度を維持する堅牢なモデルの実現を目指している。
道路表面のタイプや品質の頻度分布は極めて不均衡であるので,様々な外部ラベル予測資源を取り入れて,手動アノテーションを低減しつつ,クラスごとの十分な画像を確保するサンプリング戦略を提案する。
より正確には,(1)OpenStreetMapタグによる画像データの充実,(2)カスタムサーフェス型分類モデルの反復的訓練と適用,(3)GPT-4oによる即時分類による未表現クラス増幅,(4)画像埋め込みを用いた類似性検索の影響を推定する。
これらの戦略を組み合わせることで、十分なクラス表現を確保しながら、手動のアノテーションの作業量を効果的に削減できる。
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