論文の概要: Cityscapes 3D: Dataset and Benchmark for 9 DoF Vehicle Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07864v1
• Date: Sun, 14 Jun 2020 10:56:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-21 12:46:50.308266
• Title: Cityscapes 3D: Dataset and Benchmark for 9 DoF Vehicle Detection
• Title（参考訳）: cityscapes 3d: 9台のdof車両検出のためのデータセットとベンチマーク
• Authors: Nils G\"ahlert, Nicolas Jourdan, Marius Cordts, Uwe Franke, Joachim Denzler
• Abstract要約: 我々はCityscapes 3Dを提案し、Cityscapesのオリジナルのデータセットを拡張し、あらゆる種類の車両に対して3Dバウンディングボックスアノテーションを提供する。 既存のデータセットとは対照的に、3DアノテーションはステレオRGB画像のみを使用してラベル付けされ、9自由度をすべてキャプチャしました。 さらに、我々はCityscapesベンチマークスイートを、新しいアノテーションに基づく3D車両検出と、この研究で提示されたメトリクスで補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.531596091318718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting vehicles and representing their position and orientation in the three dimensional space is a key technology for autonomous driving. Recently, methods for 3D vehicle detection solely based on monocular RGB images gained popularity. In order to facilitate this task as well as to compare and drive state-of-the-art methods, several new datasets and benchmarks have been published. Ground truth annotations of vehicles are usually obtained using lidar point clouds, which often induces errors due to imperfect calibration or synchronization between both sensors. To this end, we propose Cityscapes 3D, extending the original Cityscapes dataset with 3D bounding box annotations for all types of vehicles. In contrast to existing datasets, our 3D annotations were labeled using stereo RGB images only and capture all nine degrees of freedom. This leads to a pixel-accurate reprojection in the RGB image and a higher range of annotations compared to lidar-based approaches. In order to ease multitask learning, we provide a pairing of 2D instance segments with 3D bounding boxes. In addition, we complement the Cityscapes benchmark suite with 3D vehicle detection based on the new annotations as well as metrics presented in this work. Dataset and benchmark are available online.
• Abstract（参考訳）: 車両の検出と3次元空間における位置と方向の表現は、自動運転の重要な技術である。 近年,モノクロRGB画像のみに基づく3次元車両検出手法が普及している。 この作業を容易にし、最先端のメソッドを比較および駆動するために、いくつかの新しいデータセットとベンチマークが公開された。 車両の地上の真理アノテーションは通常ライダー点雲を用いて取得されるが、これは両方のセンサー間の不完全な校正や同期のためにしばしばエラーを引き起こす。 そこで,我々はcityscapes 3dを提案する。cityscapesデータセットを,すべての車両に3dバウンディングボックスアノテーションで拡張する。 既存のデータセットとは対照的に、3DアノテーションはステレオRGB画像のみを使用してラベル付けされ、9自由度をすべてキャプチャしました。 これにより、RGBイメージのピクセル精度が向上し、ライダーベースのアプローチよりもアノテーションの幅が大きくなる。 マルチタスク学習を容易にするため、3次元境界ボックスを用いた2次元インスタンスセグメントのペアリングを提供する。 さらに、我々はCityscapesベンチマークスイートを、新しいアノテーションに基づく3D車両検出と、この研究で提示されたメトリクスで補完する。 datasetとbenchmarkはオンラインで入手できる。

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