CarDD: A New Dataset for Vision-based Car Damage Detection

要約

自動車両損傷検出は、自動車保険ビジネスにおいて大きな注目を集めています。
しかし、高品質で公開されているデータセットが不足しているため、自動車の損傷検出に適したモデルを学習することはほとんどできません。
この目的を達成するために、私たちはビジョンベースの自動車損傷検出とセグメンテーション用に設計された初の公開大規模データセットである CarDamage Detection (CarDD) に貢献しています。
当社の CarDD には 4,000 枚の高解像度の自動車損傷画像が含まれており、6 つの損傷カテゴリの注釈付きのインスタンスが 9,000 件以上含まれています。
画像の収集、選択、および注釈のプロセスを詳しく説明し、統計データセット分析を示します。
さらに、さまざまなタスクに対して最先端の詳細な手法を使用して CarDD で広範な実験を実施し、自動車の損傷検出の特殊性を強調するための包括的な分析を提供します。
CarDD データセットとソース コードは https://cardd-ustc.github.io で入手できます。

要約(オリジナル)

Automatic car damage detection has attracted significant attention in the car insurance business. However, due to the lack of high-quality and publicly available datasets, we can hardly learn a feasible model for car damage detection. To this end, we contribute with Car Damage Detection (CarDD), the first public large-scale dataset designed for vision-based car damage detection and segmentation. Our CarDD contains 4,000 highresolution car damage images with over 9,000 well-annotated instances of six damage categories. We detail the image collection, selection, and annotation processes, and present a statistical dataset analysis. Furthermore, we conduct extensive experiments on CarDD with state-of-the-art deep methods for different tasks and provide comprehensive analyses to highlight the specialty of car damage detection. CarDD dataset and the source code are available at https://cardd-ustc.github.io.

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