RoadAnomaly21

该数据集包含了真实道路驾驶场景中的非分布对象。此外，该数据集还使用了如AUPR（面积下精准率）和FPR（错误正类率）等与阈值无关的指标进行评估。其任务是对非分布对象进行无监督检测。This dataset contains out-of-distribution (OOD) objects in real road driving scenarios. Additionally, threshold-independent metrics such as AUPR (Area Under the Precision-Recall Curve) and FPR (False Positive Rate) are employed for evaluation, and its core task is unsupervised detection of out-of-distribution objects.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

RoadAnomaly21是一个用于街道场景异常分割的数据集，包含110张带有像素级标注的图像（分辨率2048x1024和1280x720），每张图像至少有一个异常对象（如动物或未知车辆），异常位置和大小多变，且数据源自网络，环境多样性丰富。