На сегодняшний день прогресс в компьютерном зрении в значительной степени обусловлен появлением огромного количества размеченных данных. Активно развиваются системы автономного вождения, связанные с анализом изображений окружающей среды, обнаружением и отслеживанием движущихся объектов. Для обучения используются такие наборы данных семантической сегментации, как Cityscapes [1], Wilddash [16] и KITTI [4]. Разметка таких выборок производится вручную и является дорогой и трудозатратной. Выборки в основном содержат в себе экземпляры таких классов, как дорожное полотно, пешеход, транспортное средство, небо, дорожный знак и другие характерные, общие элементы автомобильной дороги.