어안렌즈처럼 왜곡된 카메라로 찍은 도심 주행 영상에서, 화면의 모든 픽셀이 도로인지 건물인지 사람인지를 색칠하듯 구분합니다. 라벨이 있는 '깨끗한 영상'으로 배워 라벨이 없는 '왜곡 영상'까지 맞히는 도메인 적응이 핵심입니다.
| 컬럼 | 타입 | 설명 |
|---|---|---|
image_id | string | 장면 이미지 고유 ID |
image | image(RGB) | 도심 주행 카메라 영상 (소스=비왜곡, 타깃=어안 왜곡) |
mask | image(label) | 픽셀별 클래스 ID가 담긴 세그멘테이션 마스크 (소스에만 존재) |
domain | category | source(라벨 있음) / target(라벨 없음) |
class_id | int | 0~12 도심 객체 클래스 (도로·건물·차량·사람 등) |