自动驾驶可视数据集的属性注释与偏差评估

本研究关注自动驾驶领域中的公平问题，特别是在视觉感知和预测系统方面。通过分析视觉数据集中的偏见，验证了注释方法的有效性。研究发现数据集中的多数属性缺乏多样性，某些群体代表性不足。该研究对自动驾驶车辆的感知和预测系统的公平性评估做出了重要贡献。