ChangeSim は、主にオンラインのシーンチェンジ検出に使用されるデータセットです。シミュレートされた環境でデータを収集することで、研究者は、RGB 画像、深度画像、セマンティック セグメンテーション、変更セグメンテーション、カメラ ポーズ、3D 再構成などのマルチモーダル センサー データと正確なグラウンド トゥルース アノテーションを取得します。これらのシミュレートされた環境には、空気の濁度や照明条件の変化、工業用屋内環境における対象物の変化など、対象外の変化が含まれます。 適切に位置合わせされた画像ペアのみを提供する以前のオンライン SCD データセット評価モデルとは異なり、ChangeSim はオリジナルのペアになっていないシーケンスも提供し、エンドツーエンドの方法でオンライン SCD モデルを開発する機会を提供します。

引用

@inproceedings{park2021changesim,
author = {Park, Jin-Man and Jang, Jae-hyuk, and Yoo, Sahng-Min and Lee, Sun-Kyung and Kim, Ue-hwan and Kim, Jong-Hwan},
title = {ChangeSim: Towards End-to-End Online Scene Change Detection in Industrial Indoor Environments},
booktitle={2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
year = {2021},
organization = {IEEE},
url = {https://arxiv.org/abs/2103.05368},
}