論文の概要: RASMD: RGB And SWIR Multispectral Driving Dataset for Robust Perception in Adverse Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.07603v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 09:54:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-18 20:23:02.52244
• Title: RASMD: RGB And SWIR Multispectral Driving Dataset for Robust Perception in Adverse Conditions
• Title（参考訳）: 逆条件下でのロバスト知覚のためのRGBおよびSWIRマルチスペクトル駆動データセット
• Authors: Youngwan Jin, Michal Kovac, Yagiz Nalcakan, Hyeongjin Ju, Hanbin Song, Sanghyeop Yeo, Shiho Kim,
• Abstract要約: 短波長赤外線(SWIR)イメージングは、NIRとLWIRに対していくつかの利点がある。 現在の自律走行アルゴリズムは可視光スペクトルに大きく依存しており、悪条件下での性能劣化を招きやすい。 RGB と SWIR のマルチスペクトル駆動データセットを導入し,RGB-SWIR 画像ペアの同期化と空間整合化を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3141085922386211
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current autonomous driving algorithms heavily rely on the visible spectrum, which is prone to performance degradation in adverse conditions like fog, rain, snow, glare, and high contrast. Although other spectral bands like near-infrared (NIR) and long-wave infrared (LWIR) can enhance vision perception in such situations, they have limitations and lack large-scale datasets and benchmarks. Short-wave infrared (SWIR) imaging offers several advantages over NIR and LWIR. However, no publicly available large-scale datasets currently incorporate SWIR data for autonomous driving. To address this gap, we introduce the RGB and SWIR Multispectral Driving (RASMD) dataset, which comprises 100,000 synchronized and spatially aligned RGB-SWIR image pairs collected across diverse locations, lighting, and weather conditions. In addition, we provide a subset for RGB-SWIR translation and object detection annotations for a subset of challenging traffic scenarios to demonstrate the utility of SWIR imaging through experiments on both object detection and RGB-to-SWIR image translation. Our experiments show that combining RGB and SWIR data in an ensemble framework significantly improves detection accuracy compared to RGB-only approaches, particularly in conditions where visible-spectrum sensors struggle. We anticipate that the RASMD dataset will advance research in multispectral imaging for autonomous driving and robust perception systems.
• Abstract（参考訳）: 現在の自律走行アルゴリズムは可視光スペクトルに大きく依存しており、霧、雨、雪、グレア、高コントラストといった悪条件下での性能劣化が生じる。 近赤外(NIR)や長波赤外(LWIR)のような他のスペクトルバンドは、このような状況下で視覚知覚を高めることができるが、制限があり、大規模なデータセットやベンチマークが欠如している。 短波長赤外線(SWIR)イメージングは、NIRとLWIRに対していくつかの利点がある。 しかしながら、現在利用可能な大規模なデータセットには、自律運転のためのSWIRデータが含まれていない。 このギャップに対処するため,RGB と SWIR Multispectral Driving (RASMD) データセットを導入した。 さらに,RGB-SWIR変換とオブジェクト検出アノテーションのサブセットを提供し,オブジェクト検出とRGB-SWIR画像変換の両方の実験を通して,SWIRイメージングの有用性を実証する。 実験により,RGB と SWIR データをアンサンブルフレームワークで組み合わせることで,特に可視光センサが苦戦している状況において,RGB のみのアプローチに比べて検出精度が大幅に向上することが示された。 我々は、RASMDデータセットが、自律走行と頑健な知覚システムのためのマルチスペクトルイメージングの研究を進めることを期待する。

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