Synset Boulevard: Synthetischer Bilddatensatz für Vehicle Make and Model Recognition (VMMR)

Der Synset-Boulevard-Datensatz enthält insgesamt 259200 synthetisch erzeugte Bilder von Pkw aus frontaler Verkehrskameraperspektive, annotiert nach Fahrzeugmarken, -modellen und -baujahren für maschinelle Lernverfahren (ML) im Anwendungsbereich (Task) der "vehicle make and model recognition" (VMMR). Der Datensatz beinhaltet 162 Fahrzeugmodelle von 43 Marken mit jeweils 200 Bildern, sowie jeweils 8 Teildatensätze um unterschiedliche Abbildungsqualitäten untersuchen zu können. Zusätzlich zu den Klassifikations-Annotationen beinhaltet der Datensatz außerdem Labelbilder für semantische Segmentierung, sowie Informationen zu Abbildungs- und Szeneneigenschaften, sowie Fahrzeugfarbe. Der Datensatz wurde im Mai 2024 vorgestellt von Anne Sielemann, Stefan Wolf, Masoud Roschani, Jens Ziehn und Jürgen Beyerer in der Publikation: Sielemann, A., Wolf, S., Roschani, M., Ziehn, J. and Beyerer, J. (2024). Synset Boulevard: A Synthetic Image Dataset for VMMR. In 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Die Modellinformationen basieren auf Informationen der ADAC-Onlinedatenbank (www.adac.de/rund-ums-fahrzeug/autokatalog/marken-modelle). Die Daten wurden mit der Simulationsumgebung OCTANE (www.octane.org) erzeugt, die den Cycles-Raytracer des Blender-Projekts nutzt. Die Website des Datensatzes stellt detaillierte Informationen zum Erzeugungsprozess und Modellannahmen zur Verfügung. Der Datensatz soll damit auch zur Eignungsanalyse von simulierten, synthetischen Datensätzen dienen. Der Datensatz wurde aufgebaut im Rahmen des Fraunhofer-Programmes PREPARE im Projekt "ML4Safety" mit dem Förderkennzeichen PREPARE 40-02702, sowie gefördert durch das Förderprogramm "Invest BW" des Ministeriums für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus im Rahmen des Forschungsprojekts "FeinSyn".