論文の概要: A Large Scale Event-based Detection Dataset for Automotive

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08499v3
• Date: Fri, 31 Jan 2020 13:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-07 12:56:16.400858
• Title: A Large Scale Event-based Detection Dataset for Automotive
• Title（参考訳）: 自動車用大規模イベントベース検出データセット
• Authors: Pierre de Tournemire, Davide Nitti, Etienne Perot, Davide Migliore, Amos Sironi
• Abstract要約: このデータセットは、39時間以上の自動車記録と304x240 ATISセンサーで構成されている。 開放された道路と非常に多様な運転シナリオがあり、都市、高速道路、郊外、田舎のシーンから、天気や照明条件まで様々である。 このサイズのラベル付きデータセットが利用できることは、オブジェクトの検出や分類といったイベントベースの視覚タスクの大きな進歩に寄与すると考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.230195220924234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the first very large detection dataset for event cameras. The dataset is composed of more than 39 hours of automotive recordings acquired with a 304x240 ATIS sensor. It contains open roads and very diverse driving scenarios, ranging from urban, highway, suburbs and countryside scenes, as well as different weather and illumination conditions. Manual bounding box annotations of cars and pedestrians contained in the recordings are also provided at a frequency between 1 and 4Hz, yielding more than 255,000 labels in total. We believe that the availability of a labeled dataset of this size will contribute to major advances in event-based vision tasks such as object detection and classification. We also expect benefits in other tasks such as optical flow, structure from motion and tracking, where for example, the large amount of data can be leveraged by self-supervised learning methods.
• Abstract（参考訳）: イベントカメラのための最初の超大規模検出データセットを紹介する。 このデータセットは、304x240 ATISセンサーで取得された39時間以上の自動車記録で構成されている。 開放された道路と非常に多様な運転シナリオがあり、都市、高速道路、郊外、田舎のシーンから、天気や照明条件まで様々である。 録音に含まれる車や歩行者の手動バウンディングボックスのアノテーションも1Hzから4Hzの周波数で提供され、合計255,000以上のラベルが得られた。 このサイズのラベル付きデータセットの可用性は、オブジェクト検出や分類といったイベントベースのビジョンタスクの大きな進歩に寄与すると考えています。 また、光学的フロー、動きからの構造、追跡といった他のタスクにもメリットが期待でき、例えば、大量のデータを自己教師付き学習手法で活用することができる。

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