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OpenLane

车道数据集。OpenLane 是迄今为止第一个真实世界和规模最大的 3D 车道数据集。我们的数据集从公共感知数据集 Waymo Open Dataset 中收集有价值的内容,并为 1000 个路段提供车道和……

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车道数据集。OpenLane 是迄今为止第一个真实世界和规模最大的 3D 车道数据集。我们的数据集从公共感知数据集 Waymo Open Dataset 中收集有价值的内容,并为 1000 个路段提供车道和最近路径对象(CIPO)注释。简而言之,OpenLane 拥有 200K 帧和超过 880K 仔细注释的车道。我们公开发布了 OpenLane 数据集,以帮助研究界在 3D 感知和自动驾驶技术方面取得进步。

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伪造检测。真实感合成技术的快速发展已经达到了一个临界点,真实图像和操纵图像之间的边界开始模糊。因此,基准测试和推进数字伪造分析已成为一个紧迫的问题。然而,现有的人脸伪造数据集要么多样性有限,要么只支持粗粒度分析。为了应对这种新出现的威胁,我们构建了 ForgeryNet 数据集,这是一个非常大的人脸伪造数据集,在图像和视频级数据中具有统一的注释,跨越四个任务:1)图像伪造分类,包括双向(真/假)、三个-way(真/假,带有身份替换的伪造方法/带有身份保留的伪造方法的假)和 n-way(真实和 15 种各自的伪造方法)分类。 2)空间伪造定位,将伪造图像的操纵区域与其相应的源真实图像进行分割。 3)视频伪造分类,它重新定义了视频级别的伪造分类,其中操纵帧位于随机位置。这项任务很重要,因为现实世界中的攻击者可以自由地操纵任何目标帧。 4) Temporal Forgery Localization,对被操作的时间段进行定位。 ForgeryNet 在数据规模(290 万张图像,221,247 个视频)、操作(7 个图像级方法、8 个视频级方法)、扰动(36 个独立和更多混合扰动)方面是迄今为止最大的公开可用的深度人脸伪造数据集) 和注释(630 万个分类标签、290 万个操作区域注释和 221,247 个临时伪造片段标签)。我们对现有的人脸取证方法进行了广泛的基准测试和研究,并获得了一些有价值的观察结果。

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