DAIR-V2X:車両-インフラストラクチャ協調3Dオブジェクト検出のための大規模データセット【JST・京大機械翻訳】

Yu Haibao; Luo Yizhen; Shu Mao; Huo Yiyi; Yang Zebang; Shi Yifeng; Guo Zhenglong; Li Hanyu; Hu Xing; Yuan Jirui; Nie Zaiqing

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200390847240 整理番号：22P0329997

DAIR-V2X:車両-インフラストラクチャ協調3Dオブジェクト検出のための大規模データセット【JST・京大機械翻訳】

DAIR-V2X: A Large-Scale Dataset for Vehicle-Infrastructure Cooperative 3D Object Detection

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発行年： 2022年04月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

自律運転は,グローバル展望の欠如と長距離認識能力の限界のために大きな安全課題に直面している。レベル5自律性を達成するためには,車両-インフラ協調が必要であることが広く合意されている。しかし,コンピュータビジョン研究者に利用可能な実際のシナリオからのNOデータセットは,車両-インフラ協調関連問題に関する研究にまだ存在する。自動車-インフラ協調自律運転(VICAD)のためのコンピュータビジョン研究と革新を加速するために,著者らは,VICADのための実際のシナリオから,最初の大規模,マルチモダリティ,マルチビューデータセットであるDAIR-V2Xデータセットを解放する。DAIR-V2Xは,71254のLiDARフレームと71254Cameraフレームから成り,すべてのフレームは,3Dアノテーションで実際のシーンから捉えられる。車両-構造協調3D物体検出問題(VIC3D)を導入し,車両とインフラストラクチャの両方からの感覚入力を用いて,3Dオブジェクトを協調的に位置決めし,同定する問題を定式化した。従来の3D物体検出問題を解明することに加えて,VIC3Dの解法は,車両とインフラストラクチャセンサの間の一時的非同期問題とそれら間のデータ伝送コストを考慮する必要があった。さらに,DAIR-V2Xに基づくベンチマークとしてVIC3Dタスクのための後期融合フレームワークである時間補償後期融合(TCLF)を提案した。https://thudair.baai.ac.cn/indexとhttps://github.com/AIR THU/DAIR V2Xにおけるデータ,コード,および最新の情報。【JST・京大機械翻訳】

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移動通信 , 自動車事故,交通安全

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