论文标题：RaidaR: A Rich Annotated Image Dataset of Rainy Street Scenes 论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.04606 主页链接：https://sites.google.com/site/alimahdaviamiri/projects/raidar 作者单位：西蒙弗雷泽大学 & 北京航空航天大学

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我们创建了RaidaR（雨天街景的带注释的丰富图像数据集）来支持自动驾驶研究。新的数据集包含迄今为止最多的雨天图像（58,542），其中5,000幅图像提供语义分割标注，而3,658幅图像提供物体实例分割标注。RaidaR图像涵盖了各种现实的由雨引起的artifacts，包括雾，水滴和道路反射，可以有效地增强现有的街道场景数据集，从而改善在雨天期间由数据驱动的机器感知能力。为了促进对大量图像的有效注释，我们开发了一种半自动方案，将手动分割和类似于交叉验证的自动处理相结合，从而使注释时间减少了10到20倍。我们通过展示如何使用RaidaR进行数据增强来提高现有细分算法的准确性，从而展示了新数据集的实用性。我们还提出了一种新颖的不成对的图像到图像转换算法，用于添加/删除雨水伪像，这直接受益于RaidaR。

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