論文の概要: A-BDD: Leveraging Data Augmentations for Safe Autonomous Driving in Adverse Weather and Lighting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06071v2
• Date: Tue, 19 Nov 2024 09:55:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-20 13:34:25.158784
• Title: A-BDD: Leveraging Data Augmentations for Safe Autonomous Driving in Adverse Weather and Lighting
• Title（参考訳）: A-BDD: 逆天候と照明における安全な自律運転のためのデータ拡張
• Authors: Felix Assion, Florens Gressner, Nitin Augustine, Jona Klemenc, Ahmed Hammam, Alexandre Krattinger, Holger Trittenbach, Anja Philippsen, Sascha Riemer,
• Abstract要約: A-BDDは、BDD100Kをベースとした6万以上の合成画像の大規模な集合である。 データセットには、雨、霧、曇り、日陰、日陰の増設データが含まれており、強度レベルは様々である。 我々は、悪天候や照明条件における性能ギャップを埋める上で、データ拡張が重要な役割を果たす証拠を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.410769661423004
• License:
• Abstract: High-autonomy vehicle functions rely on machine learning (ML) algorithms to understand the environment. Despite displaying remarkable performance in fair weather scenarios, perception algorithms are heavily affected by adverse weather and lighting conditions. To overcome these difficulties, ML engineers mainly rely on comprehensive real-world datasets. However, the difficulties in real-world data collection for critical areas of the operational design domain (ODD) often means synthetic data is required for perception training and safety validation. Thus, we present A-BDD, a large set of over 60,000 synthetically augmented images based on BDD100K that are equipped with semantic segmentation and bounding box annotations (inherited from the BDD100K dataset). The dataset contains augmented data for rain, fog, overcast and sunglare/shadow with varying intensity levels. We further introduce novel strategies utilizing feature-based image quality metrics like FID and CMMD, which help identify useful augmented and real-world data for ML training and testing. By conducting experiments on A-BDD, we provide evidence that data augmentations can play a pivotal role in closing performance gaps in adverse weather and lighting conditions.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の機能は、環境を理解するために機械学習(ML)アルゴリズムに依存している。 天気予報のシナリオでは顕著な性能を示すが、認識アルゴリズムは悪天候や照明条件の影響を強く受けている。 これらの困難を克服するため、MLエンジニアは主に、包括的な現実世界のデータセットに依存している。 しかし,操作設計領域(ODD)の重要な領域における実世界のデータ収集の難しさは,認識訓練や安全性検証に合成データを必要とすることが少なくない。 このようにして、A-BDDは、意味的セグメンテーションとバウンディングボックスアノテーション(BDD100Kデータセットから継承された)を備えた、BDD100Kに基づく6万以上の合成拡張画像の大規模なセットである。 データセットには、雨、霧、曇り、日陰、日陰の増設データが含まれており、強度レベルは様々である。 さらに、FIDやCMMDのような特徴ベースの画像品質指標を活用する新しい戦略を導入し、機械学習のトレーニングとテストに有用な拡張現実および実世界のデータを特定するのに役立ちます。 A-BDDの実験を行うことで、悪天候や照明条件におけるパフォーマンスギャップを埋める上で、データ拡張が重要な役割を果たすことを示す。

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