Hyperspectral City

我们利用新开发的高光谱相机为城市自动驾驶场景提出了语义分割挑战。动机是为了弥补现有数据集视觉质量不足的问题。特别是，CityScape 数据集仅提供极度褪色的 RGB 图像。为了解决这个问题，我们努力提出采用多通道视觉输入的新数据集。我们的新数据集可以提供以下好处： 1. 适当平衡且色彩丰富的视觉输入。 2.我们可以分析和看到RGB通道看不到的视觉属性。 3. 借助近红外波段，我们可以稳健地处理夜景。 4. 由于红外波段的绝对行为，我们可以鲁棒地处理包括雨和雾在内的水现象。