Multi-Spectral Stereo (MS2) Dataset|自动驾驶数据集|多模态传感器数据数据集

MS2数据集是由卡内基梅隆大学机器人学院提供的大型多模态立体数据集，包含立体RGB、立体NIR、立体热成像、立体LiDAR数据以及GNSS/IMU信息，并伴有半稠密深度地面真实值。该数据集包括在多种地点（如城市、住宅区、校园和高速公路）不同时间（如早晨、白天和夜晚）以及不同天气条件（如晴朗、多云和雨天）下捕获的约162K同步多模态数据对。

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数据集介绍

构建方式

Multi-Spectral Stereo (MS2) Dataset是通过精心设计的车载数据采集平台构建的，该平台集成了立体RGB、立体NIR、立体热成像、立体LiDAR系统以及GNSS/IMU模块。数据采集过程涵盖了多样化的地理位置（如城市、住宅区、校园和高速公路）以及不同的时间（如早晨、白天和夜晚）和天气条件（如晴天、多云和雨天）。为确保数据的高精度和同步性，采用了外部同步器和软件触发器进行时间同步，并通过ICP算法优化点云数据，生成半密集的深度地面真实值。

特点

MS2数据集以其多模态和多光谱特性著称，提供了162K对同步的多模态数据，包括立体RGB、NIR、热成像和LiDAR数据。其独特之处在于涵盖了广泛的环境条件，如不同光照和天气场景，特别是热成像数据在低光和恶劣天气条件下的鲁棒性。此外，数据集还提供了经过校准和裁剪的图像，以及详细的传感器参数，为研究提供了丰富的基准测试资源。

使用方法

MS2数据集适用于多种计算机视觉任务，特别是深度估计和3D感知研究。研究人员可以利用其提供的多模态数据对单目和立体深度估计网络进行训练和评估。数据集已划分为训练集、验证集和测试集，便于进行标准化基准测试。此外，数据集还支持跨模态研究，如热成像与RGB/NIR数据的融合分析，为在极端环境下的自动驾驶和机器人感知提供了重要工具。

背景与挑战

背景概述

Multi-Spectral Stereo (MS2) Dataset是由Ukcheol Shin和Jinsun Park等研究人员于2023年创建的大规模多光谱立体视觉数据集，旨在解决自动驾驶和机器人在恶劣天气和光照条件下的鲁棒空间感知问题。该数据集包含162K组同步的多模态数据，涵盖RGB、近红外(NIR)、热成像、LiDAR和GNSS/IMU信息，并提供了半稠密深度真值。MS2数据集在不同地点(城市、住宅区、校园、高速公路)、时间(早晨、白天、夜晚)和天气条件(晴天、多云、雨天)下采集，为研究多光谱传感器的视觉感知提供了标准化的评估框架。该数据集填补了热成像领域大规模数据集的空白，推动了基于热成像的鲁棒视觉感知研究。

当前挑战

MS2数据集面临的挑战主要包括：1) 领域问题挑战：热成像虽然对光照变化具有鲁棒性，但存在分辨率低、纹理不足和噪声大的问题，这对立体匹配任务提出了挑战；2) 构建过程挑战：多传感器数据的精确时间同步、跨模态校准(特别是热成像相机与其它传感器的标定)、以及在大范围动态环境中获取高质量深度真值都是构建过程中的主要难点。此外，热成像在雨天和夜间会面临对比度降低和噪声增加的问题，这给数据质量保证带来了额外挑战。数据集还需要解决不同模态间的域偏移问题，以及如何有效评估各模态在极端条件下的性能差异。

常用场景

经典使用场景

Multi-Spectral Stereo (MS2) Dataset在自动驾驶和机器人视觉感知领域具有广泛的应用价值。该数据集通过多光谱传感器（包括RGB、近红外、热成像和激光雷达）采集了丰富的数据，覆盖了多种天气和光照条件。其经典使用场景包括深度估计、三维重建、环境感知和路径规划。特别是在低光照或恶劣天气条件下，热成像数据能够提供稳定的感知能力，弥补了传统RGB传感器在这些场景下的不足。

解决学术问题

MS2数据集解决了多光谱传感器在深度估计和环境感知中的关键学术问题。首先，它填补了大规模热成像数据集的空白，为研究热成像在低光照和恶劣天气条件下的性能提供了基准。其次，通过提供同步的多模态数据，该数据集支持跨模态融合研究，探索不同传感器在复杂环境中的互补性。此外，数据集还包含半密集的深度真值，为监督学习和算法评估提供了可靠的基础。

衍生相关工作

MS2数据集的发布推动了多光谱感知领域的多项经典工作。例如，基于该数据集的深度估计算法在热成像和RGB模态上的性能对比研究，揭示了热成像在低光照条件下的优势。此外，数据集的跨模态特性激发了多传感器融合算法的创新，如RGB-热成像融合的深度估计和语义分割。这些工作不仅验证了数据集的实用价值，还为后续研究提供了新的方向。