Improving corruption robustness
Evaluating robustness to enviromental changes in autonomous driving
在PASCAL-C、COCO-C和Cityscapes-C上对15种包含5中严重程度的corruptions进行测试。15种corruptions分为noise、blur、digital和weather四类。本文只测试了模型在clean和corrupted data上的效果。
衡量标准:
combined data效果最好。
本文进一步在BDD100k,一个weather conditions下的驾驶场景数据集测试。具体来说,使用clear data训练,在rainy和snowy data上测试,其他如foggy、partly cloudy、overcast和undefined被丢弃。并且建立了725张的测试集,这个数字是由最少测试集的图片数量决定(这里是rainy)。
作者认为,在synthetic和natural corruptions上的测试结果有一定的关联。并且combined data上训练的Faster RCNN结果最好。
参考:http://www.noobyard.com/article/p-vuykeiwj-tg.html