Nighttime Driving

Nighttime Driving 是一个道路场景数据集，由 35,000 张图像组成，从白天到黄昏时间再到夜间。这项工作解决了夜间场景的语义图像分割问题。尽管在语义图像分割方面取得了长足的进步，但主要与白天场景有关。本文提出了一种新的方法，通过黄昏时间的桥梁——黎明和日出之间的时间，或日落和黄昏之间的时间，逐步适应在白天场景上训练的语义模型以及其中的大规模注释，以适应夜间场景。该方法的目标是通过从标准白天条件转移知识来减轻夜间图像的人工注释成本。除了该方法之外，还编译了一个新的道路场景数据集；。此外，夜间图像的一个子集被密集注释以用于方法评估。我们的实验表明，我们的方法对于从白天场景到夜间场景的知识转移是有效的，而无需使用额外的人工注释。