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A-BDD：利用数据增强技术促进在恶劣天气和光照条件下的安全自动驾驶
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究介绍了IDD-AW数据集，包含5000对高质量图像和像素级注释，用于恶劣天气下的驾驶条件。对数据集进行了基准测试，并提出了新的度量标准“Safe mIoU”。数据集和代码可通过链接获取。
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关键要点
- 全自动驾驶车辆需要高稳健性以应对复杂交通和恶劣天气条件。
- 本研究介绍了IDD-AW数据集，包含5000对高质量图像和像素级注释。
- 图像捕获于雨天、雾天、低光和雪天等复杂驾驶条件下。
- IDD-AW数据集提供更多标注图像、配对近红外图像和更大的标签集。
- 对语义分割的最新模型在IDD-AW数据集上进行了基准测试。
- 提出了新的度量标准“Safe mIoU”，用于惩罚未捕捉到的危险误判。
- IDD-AW被认为是迄今为止最具挑战性的数据集。
- 数据集和代码可通过链接获取。
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