MULTIAQUA: A multimodal maritime dataset and robust training strategies for multimodal semantic segmentation

📄 arXiv: 2512.17450v1 📥 PDF

作者: Jon Muhovič, Janez Perš

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-12-19

💡 一句话要点

提出MULTIAQUA多模态水面数据集，并设计鲁棒训练策略提升水面语义分割性能

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 语义分割 水面环境 无人水面艇 数据集 鲁棒训练

📋 核心要点

  1. 无人水面艇在复杂环境中作业时，仅依靠可见光图像难以应对各种天气和光照条件，需要多模态信息融合。
  2. 论文提出MULTIAQUA数据集，包含多种模态数据，并设计鲁棒训练策略，提升模型在恶劣条件下的语义分割性能。
  3. 实验表明，该方法仅使用白天图像训练，即可在夜间等低能见度环境下实现可靠的语义分割，降低了数据采集和标注成本。

📝 摘要（中文）

本文提出了一个新的多模态水面数据集MULTIAQUA（Multimodal Aquatic Dataset）。该数据集包含由多种模态传感器（如RGB、热成像、红外、激光雷达等）同步、校准和标注的数据。该数据集旨在开发有监督的方法，能够从这些模态中提取有用的信息，从而提供高质量的场景理解，而无需考虑潜在的恶劣能见度条件。为了说明所提出的数据集的优势，我们在具有挑战性的夜间测试集上评估了几种多模态方法。我们提出了一些训练方法，使多模态方法能够以更鲁棒的方式进行训练，从而即使在接近完全黑暗的情况下也能保持可靠的性能。我们的方法允许仅使用白天图像训练鲁棒的深度神经网络，从而显著简化数据采集、标注和训练过程。

🔬 方法详解

问题定义：现有的水面语义分割方法在恶劣天气和光照条件下表现不佳，因为它们主要依赖于可见光图像。在夜间或雾天等情况下，可见光图像的信息量不足以进行准确的场景理解。因此，需要一种能够融合多种模态信息，并在各种条件下都能保持鲁棒性的语义分割方法。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态数据来弥补单一模态数据的不足。通过融合来自不同传感器的信息，例如RGB、热成像、红外和激光雷达，可以获得更全面的场景表示，从而提高语义分割的准确性和鲁棒性。此外，论文还提出了一种鲁棒的训练策略，使模型能够在仅使用白天图像的情况下，也能在夜间等低能见度环境下表现良好。

技术框架：整体框架包括数据采集、数据预处理、模型训练和模型评估四个主要阶段。数据采集阶段使用多种传感器同步采集水面场景的多模态数据。数据预处理阶段对采集到的数据进行校准、同步和标注。模型训练阶段使用提出的鲁棒训练策略训练多模态语义分割模型。模型评估阶段在具有挑战性的夜间测试集上评估模型的性能。

关键创新：论文的关键创新点在于提出了MULTIAQUA多模态水面数据集，并设计了一种鲁棒的训练策略。该数据集包含了多种模态的数据，为多模态水面语义分割的研究提供了基础。该训练策略允许仅使用白天图像训练模型，从而降低了数据采集和标注的成本。

关键设计：论文中使用的多模态语义分割模型基于深度神经网络，具体网络结构未知。鲁棒训练策略的关键在于设计合适的损失函数和数据增强方法，以提高模型在各种条件下的泛化能力。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文在MULTIAQUA数据集的夜间测试集上评估了提出的方法，结果表明，该方法仅使用白天图像训练，即可在夜间等低能见度环境下实现可靠的语义分割。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但该结果表明，提出的方法具有很强的实用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于无人水面艇的自主导航、环境监测、搜救等领域。通过提高水面语义分割的准确性和鲁棒性，可以使无人水面艇在各种天气和光照条件下安全可靠地运行，从而扩展其应用范围和提高其应用价值。未来，该技术还可以应用于智能港口、海洋牧场等领域。

📄 摘要（原文）

Unmanned surface vehicles can encounter a number of varied visual circumstances during operation, some of which can be very difficult to interpret. While most cases can be solved only using color camera images, some weather and lighting conditions require additional information. To expand the available maritime data, we present a novel multimodal maritime dataset MULTIAQUA (Multimodal Aquatic Dataset). Our dataset contains synchronized, calibrated and annotated data captured by sensors of different modalities, such as RGB, thermal, IR, LIDAR, etc. The dataset is aimed at developing supervised methods that can extract useful information from these modalities in order to provide a high quality of scene interpretation regardless of potentially poor visibility conditions. To illustrate the benefits of the proposed dataset, we evaluate several multimodal methods on our difficult nighttime test set. We present training approaches that enable multimodal methods to be trained in a more robust way, thus enabling them to retain reliable performance even in near-complete darkness. Our approach allows for training a robust deep neural network only using daytime images, thus significantly simplifying data acquisition, annotation, and the training process.