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多模态水域数据集，并探索稳健的多模态语义分割训练策略

🎯 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 水域环境 无人水面艇 数据集 鲁棒性训练 深度学习

📋 核心要点

  1. 无人水面艇在复杂水域环境中面临恶劣天气和光照条件下的视觉感知挑战，单一RGB图像难以满足需求。
  2. 论文提出MULTIAQUA数据集，包含RGB、热成像、红外、激光雷达等多模态数据，旨在提升水域场景理解的鲁棒性。
  3. 论文探索了仅使用白天图像训练多模态语义分割模型的策略，在夜间等恶劣条件下仍能保持可靠性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一个新的多模态水域数据集MULTIAQUA（Multimodal Aquatic Dataset）。无人水面艇在运行过程中会遇到各种不同的视觉环境，其中一些环境很难解释。虽然大多数情况可以通过彩色相机图像解决，但某些天气和光照条件需要额外的信息。该数据集包含由RGB、热成像、红外、激光雷达等不同模态的传感器捕获的同步、校准和标注数据。该数据集旨在开发有监督的方法，这些方法可以从这些模态中提取有用的信息，从而提供高质量的场景解释，而无需考虑潜在的恶劣可见条件。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。我们提出了训练方法，使多模态方法能够以更稳健的方式进行训练，从而即使在几乎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稳健的深度神经网络，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：论文旨在解决无人水面艇在复杂水域环境中，由于恶劣天气和光照条件导致视觉感知能力下降的问题。现有方法主要依赖RGB图像，在夜间、雾天等情况下表现不佳，缺乏对多模态信息的有效利用。

核心思路：论文的核心思路是构建一个包含多种模态信息的水域数据集，并设计稳健的训练策略，使得模型能够从多模态数据中学习到互补信息，从而提高在各种环境下的语义分割性能。特别强调仅使用白天数据训练，提升数据获取和标注的效率。

技术框架：整体框架包含数据采集、数据同步与校准、数据标注、模型训练和评估等几个主要阶段。数据采集使用多种传感器同步获取RGB、热成像、红外、激光雷达等数据。数据同步与校准保证不同模态数据在时间和空间上的对齐。数据标注为语义分割任务提供像素级别的标注信息。模型训练阶段，采用特定的训练策略，例如数据增强、损失函数设计等，以提高模型的鲁棒性。最后，在不同的测试集上评估模型的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了MULTIAQUA数据集，该数据集是专门为水域环境下的多模态语义分割任务设计的，包含了多种模态的信息，并且具有挑战性的夜间场景。此外，论文还提出了仅使用白天数据训练多模态模型的策略，这大大降低了数据采集和标注的成本。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 数据集的构建，包括传感器选择、数据同步与校准方法、标注规范等；2) 训练策略的设计，例如如何利用白天数据训练出在夜间也能表现良好的模型，可能涉及到对抗训练、域适应等技术；3) 多模态融合的方式，例如如何将不同模态的信息有效地融合到语义分割模型中，可能涉及到注意力机制、特征融合等技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在MULTIAQUA数据集上评估了多种多模态语义分割方法，并验证了提出的训练策略的有效性。实验结果表明，仅使用白天数据训练的模型，在夜间测试集上也能取得较好的性能，证明了该方法的鲁棒性和实用性。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。

🎯 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、水面目标检测与识别等领域。通过提升在恶劣天气和光照条件下的感知能力，可以提高无人水面艇的安全性、可靠性和智能化水平，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。

📄 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.