CART: Caltech Aerial RGB-Thermal Dataset in the Wild

要約

私たちは、自然環境で動作する航空ロボット用に設計された、初の一般公開されている RGB 熱データセットを紹介します。
私たちのデータセットは、川、湖、海岸線、砂漠、森林など、米国本土のさまざまな地形をキャプチャしており、同期された RGB、長波熱データ、全地球測位データ、および慣性データで構成されています。
さらに、悪天候や夜間条件に対して堅牢な認識アルゴリズムの開発を促進するために、自然環境で一般的に遭遇する 10 のクラスにセマンティック セグメンテーション アノテーションを提供します。
このデータセットを使用して、熱および RGB 熱セマンティック セグメンテーション、RGB から熱画像への変換、および視覚慣性オドメトリに対する新しくて挑戦的なベンチマークを提案します。
私たちは最先端の手法を使用した広範な結果を提示し、データの時間的および地理的ドメインの変化によってもたらされる課題を強調します。
データセットと付随するコードは https://github.com/aerorobotics/caltech-aerial-rgbt-dataset で提供されます。

要約(オリジナル)

We present the first publicly available RGB-thermal dataset designed for aerial robotics operating in natural environments. Our dataset captures a variety of terrains across the continental United States, including rivers, lakes, coastlines, deserts, and forests, and consists of synchronized RGB, long-wave thermal, global positioning, and inertial data. Furthermore, we provide semantic segmentation annotations for 10 classes commonly encountered in natural settings in order to facilitate the development of perception algorithms robust to adverse weather and nighttime conditions. Using this dataset, we propose new and challenging benchmarks for thermal and RGB-thermal semantic segmentation, RGB-to-thermal image translation, and visual-inertial odometry. We present extensive results using state-of-the-art methods and highlight the challenges posed by temporal and geographical domain shifts in our data. Dataset and accompanying code will be provided at https://github.com/aerorobotics/caltech-aerial-rgbt-dataset

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