StreetHazards は、仮想エンジンと CARLA シミュレーション環境を使用して研究者によって作成された、異常検出用の合成画像データ セットです。研究者らは、ドライバーのシーンにさまざまな異物を挿入し、これらの新しいオブジェクトを使用して作成されたシーンを再レンダリングしました。データセットには、トレーニング用の画像およびセマンティック セグメンテーションのグラウンド トゥルース グループが 5,125 個あり、検証用の外れ値のないグループが 1,031 個、テスト用の外れ値のあるグループが 1,500 個あります。トレーニング セットには、背景、道路、街路線、交通標識、歩道、歩行者、車両、建物、壁、電柱、フェンス、植生など 12 のカテゴリがあります。

引用

この情報が研究に役立つ場合は、以下の文献を引用してください。 @article{hendrycks2019anomalyseg、 タイトル={実環境における分布外検出のスケーリング}、 著者={Hendrycks, Dan、Basart, Steven、Mazeika, Mantas、Zou, Andy、Kwon, Joe、Mostajabi, Mohammadreza、Steinhardt, Jacob、Song, Dawn}、 ジャーナル={ICML}、 年={2022} }