Rope3D:自律運転と単眼3Dオブジェクト検出タスクのための路側知覚データセット【JST・京大機械翻訳】

Ye Xiaoqing; Shu Mao; Li Hanyu; Shi Yifeng; Li Yingying; Wang Guangjie; Tan Xiao; Ding Errui

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207066090475 整理番号：22P0310258

Rope3D:自律運転と単眼3Dオブジェクト検出タスクのための路側知覚データセット【JST・京大機械翻訳】

Rope3D: TheRoadside Perception Dataset for Autonomous Driving and Monocular 3D Object Detection Task

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発行年： 2022年03月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月25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)

自律運転のための同時認識データセットは,主に車両に搭載されたセンサによる正面視野に限定される。それらのどれも,見落とした路側知覚作業のために設計されていない。他方,路側カメラから捉えられたデータは,より安全でよりインテリジェントな自律駆動システムを容易にすると考えられている,正面ビューデータを超える強度を持っている。路側知覚の進行を加速するために,著者らは,新しい見解から最初の高多様性の挑戦的な道路側知覚3Dデータセット-Rope3Dを提示する。データセットは,50kの画像と1.5Mの3Dオブジェクトを様々なシーンで構成し,それはあいまいな実装位置,カメラ仕様,視点,および異なる環境条件を有する様々なカメラを含む異なる設定の下で捉えられる。厳密な2D-3D関節アノテーションと包括的データ解析を行い,また計量と評価devkitによる新しい3D路側知覚ベンチマークを構築した。さらに,既存の正面ビュー単眼3D物体検出手法を調整し,形状制約を利用して,様々なセンサに起因する固有曖昧さを解いた。著者らのデータセットはhttps://thudair.baai.ac.cn/rope上で利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , パターン認識

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