論文の概要: FSOCO: The Formula Student Objects in Context Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07139v2
• Date: Thu, 25 Mar 2021 09:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 12:47:46.008053
• Title: FSOCO: The Formula Student Objects in Context Dataset
• Title（参考訳）: FSOCO:コンテキストデータセットにおけるフォーミュラ学生オブジェクト
• Authors: David Dodel, Michael Sch\"otz, Niclas V\"odisch
• Abstract要約: FSOCOデータセットは、フォーミュラ学生ドライバーレス競技におけるビジョンベースのコーン検出システムのための共同データセットです。 バウンディングボックスとインスタンスワイズセグメンテーションマスクの両方に人間の注釈付き接地真理ラベルが含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the FSOCO dataset, a collaborative dataset for vision-based cone detection systems in Formula Student Driverless competitions. It contains human annotated ground truth labels for both bounding boxes and instance-wise segmentation masks. The data buy-in philosophy of FSOCO asks student teams to contribute to the database first before being granted access ensuring continuous growth. By providing clear labeling guidelines and tools for a sophisticated raw image selection, new annotations are guaranteed to meet the desired quality. The effectiveness of the approach is shown by comparing prediction results of a network trained on FSOCO and its unregulated predecessor. The FSOCO dataset can be found at fsoco-dataset.com.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,フォーミュラ・スケーラレス競技における視覚に基づくコーン検出システムのための協調的データセットであるFSOCOデータセットを提案する。 それは、境界ボックスとインスタンスワイドセグメンテーションマスクの両方のための人間の注釈付き真実ラベルを含んでいる。 fsocoのデータ購入哲学は、継続的な成長を保証するアクセスが与えられる前に、まず学生チームにデータベースへの貢献を依頼する。 洗練された生画像選択のための明確なラベリングガイドラインとツールを提供することで、新しいアノテーションは望ましい品質を満たすことが保証される。 提案手法の有効性は,FSOCOとその非規制前のネットワークの予測結果を比較することで示される。 FSOCOデータセットはfsoco-dataset.comで見ることができる。

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