All for One, and One for All: UrbanSyn Dataset, the third Musketeer of Synthetic Driving Scenes

要約

半手続き的に生成された合成都市走行シナリオを通じて取得されたフォトリアリスティックなデータセットである UrbanSyn を紹介します。
高品質のジオメトリとマテリアルを使用して開発された UrbanSyn は、深度、セマンティック セグメンテーション、オブジェクト境界ボックスとオクルージョン度によるインスタンス セグメンテーションなど、ピクセル レベルのグラウンド トゥルースを提供します。
これは GTAV と Synscapes データセットを補完して、私たちが造語する「三銃士」を形成します。
画像セマンティック セグメンテーションの教師なしドメイン適応における三銃士の価値を実証します。
現実世界のデータセット、Cityscapes、Mapillary Vistas、BDD100K の結果は、主に UrbanSyn による新しいベンチマークを確立しました。
私たちは、UrbanSyn をオープンかつ自由にアクセスできるようにします (www.urbansyn.org)。

要約(オリジナル)

We introduce UrbanSyn, a photorealistic dataset acquired through semi-procedurally generated synthetic urban driving scenarios. Developed using high-quality geometry and materials, UrbanSyn provides pixel-level ground truth, including depth, semantic segmentation, and instance segmentation with object bounding boxes and occlusion degree. It complements GTAV and Synscapes datasets to form what we coin as the ‘Three Musketeers’. We demonstrate the value of the Three Musketeers in unsupervised domain adaptation for image semantic segmentation. Results on real-world datasets, Cityscapes, Mapillary Vistas, and BDD100K, establish new benchmarks, largely attributed to UrbanSyn. We make UrbanSyn openly and freely accessible (www.urbansyn.org).

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