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、初の一般公開された 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、米国全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、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。
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推進するために、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、サーマルおよび RGB-サーマル (RGB-T) セマンティック セグメンテーション、RGB-T 画像変換、およびモーション トラッキングのための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 で入手できます。

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 terrain across the United States, including rivers, lakes, coastlines, deserts, and forests, and consists of synchronized RGB, thermal, global positioning, and inertial data. We provide semantic segmentation annotations for 10 classes commonly encountered in natural settings in order to drive 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 (RGB-T) semantic segmentation, RGB-T image translation, and motion tracking. We present extensive results using state-of-the-art methods and highlight the challenges posed by temporal and geographical domain shifts in our data. The dataset and accompanying code is available at https://github.com/aerorobotics/caltech-aerial-rgbt-dataset.

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