滑铁卢大学 发布 CADC+ 数据集, 应用在 自动驾驶、冬季恶劣天气适应性 领域

滑铁卢大学 本次发布的数据集 CADC+, CADC+ 是一个用于自动驾驶冬季条件下的配对天气域自适应数据集，扩展了加拿大恶劣驾驶条件（CADC）数据集。它包含来自清晰和雪天天气条件的 74 个序列对的 3D 边界框注释。该数据集旨在评估雪对 3D 物体检测性能的影响，并解决现有数据集在两个域中标签数据不足或依赖去雪方法生成合成清晰天气的问题。CADC+ 通过在相同道路和相同时间段内收集清晰天气数据来创建，从而最小化了与雪无关的因素导致的域偏移。该数据集对于研究雪天对 3D 物体检测性能的影响具有重要意义。

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