本文扩展了 Shifts 数据集，加入了两个来源于高风险工业应用的数据集，用于探索模型的鲁棒性和不确定性估计。新数据集包括 3D 磁共振脑图像中白质多发性硬化病变的分割和船舶功耗的估计，具有普遍分布转移和严格的安全要求。

Jun, 2022

本研究提出了 Shifts 数据集，用于评估不确定性预测和对分布偏移的鲁棒性，并提供了基线结果和任务描述。

Jul, 2021

本文提出了一个新的大规模合成数据集，用于解决自动驾驶中语义分割的领域适应问题，在各种天气和视角条件下，涵盖了七种不同类型的城市，提出了语义分割的挑战。

Apr, 2020

本研究提出了 MetaShift—— 一个覆盖 410 个类别的 12,868 个自然图像的集合 —— 旨在通过对自然异质性的利用来对抗数据分布的变化与转移，并提出了关于不同数据集之间的独特性的显式解释以及度量分数。通过 MetaShift 的实验结果表明，当分布转移不是很大时，简单的经验风险最小化方法最佳；而在大的分布转移情况下，没有任何一种方法具有显著的优势。MetaShift 还可以帮助可视化模型训练过程中不同数据子集之间的冲突。

Feb, 2022

本研究综述了合成数据集生成方法的演变，并回顾了应用于自动驾驶研究的单任务和多任务合成数据集的相关工作，讨论了其在自动驾驶相关算法测试中的作用，尤其是在可信性和安全性方面。此外，该综述还讨论了合成数据集在自动驾驶技术实际部署方面的问题，并提供了一种可能的解决方案。

Apr, 2023

开发一种测试时自适应方法，用于语义分割任务中针对视频序列中逐渐变化的领域进行模型适应，主要基于合成自驾车视频数据集 SHIFT，目标是分析分布变化并开发一个能够适应数据动态变化和在不同场景中泛化的方法。

Oct, 2023

为了实现自主驾驶高安全性要求下的鲁棒性，本文提出了一种新数据集的收集方法，覆盖多种天气、交通和场景，包含图像和点云数据以及高精度 GPS/INS 数据，并在此基础上分析了自动驾驶的三个关键问题的性能表现。

Aug, 2022

本文探讨使用有针对性的合成数据增强 - 结合游戏引擎模拟和 sim2real 风格转移技术 - 填补视觉任务的真实数据集中的空缺。在三种不同的计算机视觉任务中（停车位检测，车道检测和单 ocular 深度估计），实证研究一致表明，将合成数据与真实数据混合训练能够显著提高交叉数据集的泛化性能。

Apr, 2020

该论文探讨了解决语义分割领域中的域适应问题，提出了基于生成模型和像素级域对齐的方法，通过实验表明其在解决合成数据到真实场景的语义分割问题上的优越性。

Sep, 2020

本研究提出了一种用已有数据集进行数据注释以生成多模态数据的方法，以优化智能车辆系统中的数据模拟，实现高保真模拟并增加样本多样性并成功改善了语义分割的实验效果。

Aug, 2022