Papers with Code 아카이브

Uncertainty Visualization

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데이터셋

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MUAD

The MUAD dataset (Multiple Uncertainties for Autonomous Driving), consisting of 10,413 realistic synthetic images with diverse adverse weather conditions (night, fog, rain, snow), out-of-distribution objects, and annotations for semantic segmentation, depth estimation, object, and instance detection. Predictive uncertainty estimation is essential for the safe deployment of Deep Neural Networks in real-world autonomous systems and MUAD allows to a better assess the impact of different sources of uncertainty on model performance.

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.