論文の概要: METEOR: A Massive Dense & Heterogeneous Behavior Dataset for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07648v1
• Date: Thu, 16 Sep 2021 01:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 04:14:11.864810
• Title: METEOR: A Massive Dense & Heterogeneous Behavior Dataset for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: METEOR: 自律運転のための高密度・不均質な行動データセット
• Authors: Rohan Chandra, Mridul Mahajan, Rahul Kala, Rishitha Palugulla, Chandrababu Naidu, Alok Jain, and Dinesh Manocha
• Abstract要約: 本稿では、インドにおける非構造化シナリオにおけるトラフィックパターンをキャプチャする、新しい複雑なトラフィックデータセットMETEORを提案する。 METEORは1000分以上のビデオクリップと、エゴ車軌道を持つ200万以上の注釈付きフレームと、周囲の車両や交通機関のための1300万以上のバウンディングボックスで構成されている。 我々は,オブジェクト検出と行動予測アルゴリズムの性能を評価するために,新しいデータセットを用いた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.69638782267657
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new and complex traffic dataset, METEOR, which captures traffic patterns in unstructured scenarios in India. METEOR consists of more than 1000 one-minute video clips, over 2 million annotated frames with ego-vehicle trajectories, and more than 13 million bounding boxes for surrounding vehicles or traffic agents. METEOR is a unique dataset in terms of capturing the heterogeneity of microscopic and macroscopic traffic characteristics. Furthermore, we provide annotations for rare and interesting driving behaviors such as cut-ins, yielding, overtaking, overspeeding, zigzagging, sudden lane changing, running traffic signals, driving in the wrong lanes, taking wrong turns, lack of right-of-way rules at intersections, etc. We also present diverse traffic scenarios corresponding to rainy weather, nighttime driving, driving in rural areas with unmarked roads, and high-density traffic scenarios. We use our novel dataset to evaluate the performance of object detection and behavior prediction algorithms. We show that state-of-the-art object detectors fail in these challenging conditions and also propose a new benchmark test: action-behavior prediction with a baseline mAP score of 70.74.
• Abstract（参考訳）: インドにおける非構造化シナリオにおけるトラフィックパターンをキャプチャする,新しい複雑なトラフィックデータセットMETEORを提案する。 METEORは1000分以上のビデオクリップと、エゴ車軌道を持つ200万以上の注釈付きフレームと、周囲の車両や交通機関のための1300万以上のバウンディングボックスで構成されている。 METEORは、微視的およびマクロ的な交通特性の不均一性を捉えたユニークなデータセットである。 さらに、カットイン、降車、オーバテイク、過速度、ジグザグ、突然車線変更、交通信号の実行、間違った車線での運転、間違ったターン、交差点での通行権の欠如など、希少で興味深い運転行動に対するアノテーションを提供する。 また, 雨天, 夜間運転, 道路標識のない農村部での運転, 高密度交通シナリオなど, 様々な交通シナリオを提示する。 我々は,新しいデータセットを用いて物体検出および行動予測アルゴリズムの性能評価を行った。 現状の物体検出器はこれらの困難な条件で故障することを示し、また新しいベンチマークテストとして、ベースラインmAPスコア70.74のアクションビヘイビア予測を提案する。

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