Cityscape-Adverse

Cityscape-Adverse是由釜山国立大学开发的用于评估语义分割模型鲁棒性的基准数据集。该数据集利用扩散模型对Cityscapes数据集进行编辑，模拟了八种不同的恶劣环境条件，包括天气、光照和季节的变化，同时保留了原始的语义标签。数据集包含2975张训练图像和500张验证图像，分辨率为2048×1024像素。创建过程通过高级生成AI模型实现，无需重新标注。该数据集主要应用于自动驾驶领域，旨在提高模型在真实世界恶劣环境中的鲁棒性。Cityscape-Adverse is a benchmark dataset developed by Pusan National University for evaluating the robustness of semantic segmentation models. This dataset generates modified variants of the Cityscapes dataset using diffusion models, simulating eight distinct adverse environmental conditions including weather, lighting and seasonal variations, while retaining the original semantic labels. The dataset consists of 2975 training images and 500 validation images, with a resolution of 2048×1024 pixels. It is constructed via advanced generative AI models without requiring manual re-annotation. This dataset is primarily applied in the autonomous driving domain, aiming to improve the robustness of models in real-world adverse environments.

原始信息汇总

Cityscape-Adverse: Robustness Benchmark for Semantic Segmentation Models with Diffusion-Based Scene Modifications

概述

Cityscape-Adverse 是一个扩展的基准测试，旨在评估语义分割模型在各种不利环境条件下的鲁棒性。通过使用基于扩散的图像编辑的最新进展，Cityscape-Adverse 模拟了原始 Cityscapes 数据集上的现实环境变化，如天气变化、光照变化和季节调整。

基础

该项目是 MMSegmentation 仓库 的一个分支，基于 OpenMMLab 的 MMSegmentation 框架，利用其模块化结构来集成和测试在挑战性合成条件下的模型。

获取方式

注意： 代码和数据集将很快发布。请持续关注更新！

致谢

该项目基于 OpenMMLab 的 MMSegmentation，一个开源的语义分割工具箱。我们感谢 OpenMMLab 提供的奠基性工具，使 Cityscape-Adverse 成为可能。

更多更新，请持续关注！

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Cityscape-Adverse数据集通过利用扩散模型进行图像编辑技术，模拟了八种不利环境条件，包括天气、光照和季节的变化。该数据集基于Cityscapes数据集构建，保留了原始的语义标签，同时引入了多样化的环境变化。生成过程中，使用了CosXLEdit模型，通过预定义的提示词对训练和验证集进行图像修改，生成了共计2975×8张训练图像和500×8张验证图像。为确保数据集的可靠性和语义一致性，生成的图像经过人工筛选，最终形成了包含八种不同不利条件的数据集。

特点

Cityscape-Adverse数据集的主要特点在于其能够模拟真实世界中的不利环境条件，同时保持原始语义标签的完整性。通过扩散模型生成的图像具有高度的现实感和细节，能够有效评估模型在极端条件下的鲁棒性。此外，该数据集涵盖了多种环境变化，包括季节、天气和光照条件，提供了全面的测试环境，有助于模型在不同场景下的泛化能力评估。

使用方法

Cityscape-Adverse数据集适用于评估和提升语义分割模型在不利环境条件下的鲁棒性。研究者可以使用该数据集对现有模型进行基准测试，分析其在不同环境变化下的性能表现。此外，该数据集还可用于训练新的模型，通过在合成的不利条件下进行训练，提升模型在真实世界中的适应性和鲁棒性。数据集的代码和相关资源将在GitHub上公开，供研究社区使用和进一步开发。

背景与挑战

背景概述

近年来，生成式人工智能，特别是基于扩散的图像编辑技术，取得了显著进展，使得仅通过文本指令就能将图像转化为高度逼真的场景。这一技术为生成多样化的合成数据集以评估模型鲁棒性提供了巨大潜力。在此背景下，Cityscape-Adverse数据集应运而生，该数据集利用扩散式图像编辑技术模拟了包括天气、光照和季节在内的八种不利条件，同时保留了原始语义标签。该数据集由韩国釜山国立大学的IoT研究中心和计算机科学与工程学院的团队开发，主要研究问题是如何在复杂环境中评估和提升语义分割模型的鲁棒性。Cityscape-Adverse不仅为模型在极端条件下的性能评估提供了新的基准，还通过合成数据集的训练显著提高了模型在真实世界不利场景中的鲁棒性。

当前挑战

Cityscape-Adverse数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，如何通过扩散式图像编辑技术生成高度逼真且语义一致的图像是一个关键问题。尽管该技术能够模拟多种不利条件，但在某些情况下，如雾天、秋季和雪天，仍可能出现视觉伪影或语义不一致的问题。其次，数据集的生成需要确保在保留原始场景布局的同时，引入的环境变化不会影响语义分割任务的准确性。此外，数据集的验证过程依赖于人工筛选，这可能引入主观误差。最后，尽管Cityscape-Adverse主要关注环境变化，但未涵盖其他分布偏移，如遮挡、运动模糊和传感器噪声，这限制了其在更广泛挑战中的应用。

常用场景

经典使用场景

Cityscape-Adverse数据集的经典使用场景在于评估和提升语义分割模型在各种不利环境条件下的鲁棒性。通过利用扩散模型进行图像编辑，该数据集模拟了包括天气变化、光照条件和季节更替在内的多种不利条件，同时保留了原始语义标签。这使得研究人员能够在高度现实且具有挑战性的环境中测试和改进模型的性能，特别是在自动驾驶等实际应用中，这些条件对模型的准确性和可靠性提出了极高的要求。

衍生相关工作

Cityscape-Adverse数据集的引入催生了一系列相关研究工作，特别是在提升语义分割模型鲁棒性方面。例如，一些研究利用该数据集进行模型训练，探索了不同架构（如CNN和Transformer）在不利条件下的表现差异。此外，还有研究专注于开发新的数据增强技术和模型训练策略，以进一步提高模型在分布外场景中的泛化能力。这些工作不仅推动了语义分割技术的发展，也为其他领域的模型鲁棒性研究提供了宝贵的参考。

数据集最近研究

最新研究方向

在计算机视觉领域，语义分割模型的鲁棒性评估日益受到关注。Cityscape-Adverse数据集通过扩散模型技术生成高度逼真的环境变化图像，模拟了多种恶劣条件，如天气、光照和季节变化，同时保留原始语义标签。这一创新为评估和提升模型在复杂环境中的性能提供了新的基准。最新研究方向集中在利用生成式AI技术，特别是扩散模型，来生成多样化的合成数据集，以增强模型在未见过的分布外场景中的鲁棒性。此外，研究还探讨了在合成数据集上训练的模型如何有效泛化到真实世界的恶劣环境中，为自动驾驶等实际应用提供了关键支持。

相关研究论文

• Cityscape-Adverse: Benchmarking Robustness of Semantic Segmentation with Realistic Scene Modifications via Diffusion-Based Image Editing

  釜山国立大学 · 2024年