UDTIRI: An Online Open-Source Intelligent Road Inspection Benchmark Suite

要約

都市デジタルツイン (UDT) という初期の領域では、最先端のディープラーニング技術を活用する可能性は広大で魅力的です。
特にインテリジェント道路検査 (IRI) の専門分野内には、顕著なギャップが存在しており、現在の献身的な研究努力の不足と、十分に注釈が付けられた大規模なデータセットの欠如によって強調されています。
この急成長する分野の進歩を促進するために、当社は UDTIRI と呼ばれるオンラインのオープンソース ベンチマーク スイートを立ち上げました。
この記事とともに、このベンチマーク スイート内で公開された最初のオンライン コンテストである道路の穴検出タスクを紹介します。
このタスクでは、さまざまな照明条件や気象条件の下でさまざまな現実世界のシナリオでキャプチャされた、1,000 個の RGB 画像とそのピクセル/インスタンス レベルのグラウンド トゥルース アノテーションで構成される、適切にアノテーションが付けられたデータセットが提供されます。
私たちのベンチマークは、畳み込みニューラル ネットワークまたはトランスフォーマーのいずれかに基づいて開発された、最先端のオブジェクト検出、セマンティック セグメンテーション、およびインスタンス セグメンテーション ネットワークの体系的かつ徹底的な評価を提供します。
私たちは、私たちのベンチマークが高度な UDT 技術を IRI に統合するための触媒として機能することを期待しています。
多様な道路状況をより包括的に理解するアルゴリズムを提供することで、私たちは未開発の可能性を解き放ち、この重要な領域でのイノベーションを促進することを目指しています。

要約(オリジナル)

In the nascent domain of urban digital twins (UDT), the prospects for leveraging cutting-edge deep learning techniques are vast and compelling. Particularly within the specialized area of intelligent road inspection (IRI), a noticeable gap exists, underscored by the current dearth of dedicated research efforts and the lack of large-scale well-annotated datasets. To foster advancements in this burgeoning field, we have launched an online open-source benchmark suite, referred to as UDTIRI. Along with this article, we introduce the road pothole detection task, the first online competition published within this benchmark suite. This task provides a well-annotated dataset, comprising 1,000 RGB images and their pixel/instance-level ground-truth annotations, captured in diverse real-world scenarios under different illumination and weather conditions. Our benchmark provides a systematic and thorough evaluation of state-of-the-art object detection, semantic segmentation, and instance segmentation networks, developed based on either convolutional neural networks or Transformers. We anticipate that our benchmark will serve as a catalyst for the integration of advanced UDT techniques into IRI. By providing algorithms with a more comprehensive understanding of diverse road conditions, we seek to unlock their untapped potential and foster innovation in this critical domain.

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