論文の概要: TICaM: A Time-of-flight In-car Cabin Monitoring Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11719v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 10:48:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:28:04.775599
• Title: TICaM: A Time-of-flight In-car Cabin Monitoring Dataset
• Title（参考訳）: TICaM: 飛行中の車載キャビンモニタリングデータセット
• Authors: Jigyasa Singh Katrolia, Bruno Mirbach, Ahmed El-Sherif, Hartmut Feld, Jason Rambach, Didier Stricker
• Abstract要約: TICaMは、単一の広角深度カメラを使用して車両内部の監視のための飛行中キャビンモニタリングデータセットです。 運転中の動作の総括的リストを記録し,マルチモーダルなラベル付き画像を提供する。 実際の記録に加えて,同種の画像とアノテーションを用いた車内キャビン画像の合成データセットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.845284058153837
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We present TICaM, a Time-of-flight In-car Cabin Monitoring dataset for vehicle interior monitoring using a single wide-angle depth camera. Our dataset addresses the deficiencies of currently available in-car cabin datasets in terms of the ambit of labeled classes, recorded scenarios and provided annotations; all at the same time. We record an exhaustive list of actions performed while driving and provide for them multi-modal labeled images (depth, RGB and IR), with complete annotations for 2D and 3D object detection, instance and semantic segmentation as well as activity annotations for RGB frames. Additional to real recordings, we provide a synthetic dataset of in-car cabin images with same multi-modality of images and annotations, providing a unique and extremely beneficial combination of synthetic and real data for effectively training cabin monitoring systems and evaluating domain adaptation approaches. The dataset is available at https://vizta-tof.kl.dfki.de/.
• Abstract（参考訳）: 広角深度カメラを用いた車両内監視のための飛行時間内キャビン監視データセットであるTICaMを提案する。 当社のデータセットは,ラベル付きクラスや記録されたシナリオ,アノテーションなど,現在利用可能な車内データセットの不足に対処しています。 運転中の動作の徹底したリストを記録し,マルチモーダルラベル付き画像(深度,rgb,ir)に対して,2dおよび3dオブジェクト検出,インスタンスおよび意味セグメンテーション,rgbフレームのアクティビティアノテーションの完全なアノテーションを提供する。 実写に加えて,同種の画像とアノテーションを用いた車室内画像の合成データセットも提供し,車室内監視システムを効果的に訓練し,ドメイン適応アプローチを評価するために,合成データと実データを組み合わせたユニークな,極めて有益な組み合わせを提供する。 データセットはhttps://vizta-tof.kl.dfki.de/で入手できる。

関連論文リスト

• MTMMC: A Large-Scale Real-World Multi-Modal Camera Tracking Benchmark [63.878793340338035]
  マルチターゲットマルチカメラトラッキングは、複数のカメラからのビデオストリームを使用して個人を特定し、追跡する重要なタスクである。 このタスクの既存のデータセットは、制御されたカメラネットワーク設定内で合成または人工的に構築される。 我々は16台のマルチモーダルカメラで2つの異なる環境でキャプチャされた長いビデオシーケンスを含む実世界の大規模データセットであるMTMMCを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T15:08:37Z)
• Multi-Modal Dataset Acquisition for Photometrically Challenging Object [56.30027922063559]
  本稿では,3次元視覚タスクにおける現在のデータセットの限界について,精度,サイズ,リアリズム,および光度に挑戦する対象に対する適切な画像モダリティの観点から検討する。 既存の3次元認識と6次元オブジェクトポーズデータセットを強化する新しいアノテーションと取得パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T10:38:32Z)
• SUPS: A Simulated Underground Parking Scenario Dataset for Autonomous Driving [41.221988979184665]
  SUPSは地下自動駐車のシミュレーションデータセットである。 複数のセンサーと連続したイメージに合わせた複数のセマンティックラベルを備えた複数のタスクをサポートする。 また、我々のデータセット上で、最先端のSLAMアルゴリズムと知覚モデルを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-25T02:59:12Z)
• Argoverse 2: Next Generation Datasets for Self-Driving Perception and Forecasting [64.7364925689825]
  Argoverse 2(AV2)は、自動運転分野の研究の知覚と予測のための3つのデータセットの集合である。 Lidarデータセットには、ラベルなしのLidar点雲とマップ整列ポーズの2万のシーケンスが含まれている。 Motion Forecastingデータセットには、各ローカルシーンにおける自動運転車と他のアクター間の興味深い、挑戦的なインタラクションのために採掘された25万のシナリオが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T00:36:22Z)
• A Fine-Grained Vehicle Detection (FGVD) Dataset for Unconstrained Roads [29.09167268252761]
  本研究では,自動車に搭載された移動カメラから捉えた,野生におけるファイングラインド車両検出データセットについて紹介する。 シーンイメージは5502枚あり、3レベル階層に整理された複数の車両の210個の細粒度ラベルがある。 以前の分類データセットには、さまざまな種類の車も含まれていたが、FGVDデータセットでは、二輪車、オートリックショー、トラックを分類するための新しいクラスラベルが導入されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-30T06:50:15Z)
• Deep Learning Computer Vision Algorithms for Real-time UAVs On-board Camera Image Processing [77.34726150561087]
  本稿では,ディープラーニングに基づくコンピュータビジョンアルゴリズムを用いて,小型UAVのリアルタイムセンサ処理を実現する方法について述べる。 すべてのアルゴリズムは、ディープニューラルネットワークに基づく最先端の画像処理手法を用いて開発されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-02T11:10:42Z)
• Synthehicle: Multi-Vehicle Multi-Camera Tracking in Virtual Cities [4.4855664250147465]
  複数の車両の追跡とセグメンテーションのための大規模な合成データセットを複数重なり合うカメラビューと非重なり合うカメラビューで提示する。 データセットは17時間のラベル付きビデオ素材で構成され、64の異なる日、雨、夜のシーンで340台のカメラから記録されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T11:36:07Z)
• Camera-Tracklet-Aware Contrastive Learning for Unsupervised Vehicle Re-Identification [4.5471611558189124]
  車両識別ラベルのないマルチカメラ・トラックレット情報を用いたカメラ・トラックレット対応コントラスト学習(CTACL)を提案する。 提案したCTACLは、全車両画像(全車両画像)を複数のカメラレベルの画像に分割し、コントラスト学習を行う。 本稿では,ビデオベースおよび画像ベース車両のRe-IDデータセットに対するアプローチの有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-14T02:12:54Z)
• Monocular Quasi-Dense 3D Object Tracking [99.51683944057191]
  周囲の物体の将来の位置を予測し、自律運転などの多くのアプリケーションで観測者の行動を計画するためには、信頼性と正確な3D追跡フレームワークが不可欠である。 移動プラットフォーム上で撮影された2次元画像のシーケンスから,移動物体を時間とともに効果的に関連付け,その全3次元バウンディングボックス情報を推定するフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T15:30:02Z)
• Self-supervised Human Detection and Segmentation via Multi-view Consensus [116.92405645348185]
  本稿では,トレーニング中に幾何学的制約を多視点一貫性という形で組み込むマルチカメラフレームワークを提案する。 本手法は,標準ベンチマークから視覚的に外れた画像に対して,最先端の自己監視的人物検出とセグメンテーション技術に勝ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-09T15:47:21Z)
• Towards Accurate Vehicle Behaviour Classification With Multi-Relational Graph Convolutional Networks [22.022759283770377]
  モノクロ画像やビデオから車両の挙動を理解するパイプラインを提案する。 このような符号化の時間シーケンスをリカレントネットワークに供給し、車両の挙動をラベル付けする。 提案するフレームワークは,多様なデータセットに対して,さまざまな車両動作を高い忠実度に分類することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-03T14:34:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。