卡内基梅隆大学 发布 WEDGE 数据集, 应用在 自动驾驶、极端天气感知 领域

卡内基梅隆大学 本次发布的数据集 WEDGE, WEDGE数据集是由卡内基梅隆大学的研究团队基于DALL-E生成模型创建的，旨在提升自动驾驶系统在极端天气条件下的感知能力。该数据集包含3360张合成图像，覆盖16种不同的极端天气场景，如雪、雨、雾等，每种天气类别包含210张图像。数据集通过精心设计的提示（prompts）生成，确保图像内容与天气条件紧密相关，并提供了详细的2D边界框标注，支持物体检测和天气分类任务。WEDGE数据集的应用领域主要集中在提升自动驾驶车辆在复杂天气环境下的感知和决策能力，解决现有数据集在极端天气条件下表现不足的问题。

查看WEDGE

关于 卡内基梅隆大学 , 卡内基梅隆大学是一所位于美国宾夕法尼亚州匹兹堡的私立研究型大学，以其在计算机科学、工程、商学和艺术等领域的卓越教育和研究而闻名。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。