論文の概要: DG-Labeler and DGL-MOTS Dataset: Boost the Autonomous Driving Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.07790v1
• Date: Fri, 15 Oct 2021 01:04:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-18 13:39:03.289692
• Title: DG-Labeler and DGL-MOTS Dataset: Boost the Autonomous Driving Perception
• Title（参考訳）: DG-LabelerとDGL-MOTSデータセット:自律走行知覚を高める
• Authors: Yiming Cui, Zhiwen Cao, Yixin Xie, Xingyu Jiang, Feng Tao, Yingjie Chen, Lin Li, Dongfang Liu
• Abstract要約: 我々は,DG-LabelerとDGL-MOTSデータセットを導入し,MOTSタスクのトレーニングデータアノテーションを容易にする。 大規模なクロスデータセット評価の結果は、我々のデータセットでトレーニングされたいくつかの最先端手法に対して、大幅な性能向上を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.988493804970092
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-object tracking and segmentation (MOTS) is a critical task for autonomous driving applications. The existing MOTS studies face two critical challenges: 1) the published datasets inadequately capture the real-world complexity for network training to address various driving settings; 2) the working pipeline annotation tool is under-studied in the literature to improve the quality of MOTS learning examples. In this work, we introduce the DG-Labeler and DGL-MOTS dataset to facilitate the training data annotation for the MOTS task and accordingly improve network training accuracy and efficiency. DG-Labeler uses the novel Depth-Granularity Module to depict the instance spatial relations and produce fine-grained instance masks. Annotated by DG-Labeler, our DGL-MOTS dataset exceeds the prior effort (i.e., KITTI MOTS and BDD100K) in data diversity, annotation quality, and temporal representations. Results on extensive cross-dataset evaluations indicate significant performance improvements for several state-of-the-art methods trained on our DGL-MOTS dataset. We believe our DGL-MOTS Dataset and DG-Labeler hold the valuable potential to boost the visual perception of future transportation.
• Abstract（参考訳）: マルチオブジェクトトラッキングとセグメンテーション(MOTS)は、自律運転アプリケーションにとって重要なタスクである。 既存のMOTS研究は2つの重要な課題に直面している。 1) 公開データセットは,様々な運転設定に対応するためのネットワークトレーニングの現実的な複雑さを適切に捉えていない。 2) 動作パイプラインアノテーションツールはMOTS学習例の品質向上のために,文献で未検討である。 本研究では,MOTSタスクのトレーニングデータアノテーションを容易にするため,DG-LabelerとDGL-MOTSデータセットを導入し,ネットワークトレーニングの精度と効率を向上させる。 dg-labelerは、新しい深度粒度モジュールを使用して、インスタンス空間関係を描写し、きめ細かいインスタンスマスクを生成する。 DG-Labelerによって注釈付けされた私たちのDGL-MOTSデータセットは、データ多様性、アノテーションの品質、時間表現における以前の取り組み(KITTI MOTSとBDD100K)を上回る。 広範なデータセット横断評価の結果,dgl-motsデータセット上でトレーニングされた最先端手法の性能改善が確認された。 DGL-MOTSデータセットとDG-Labelerは、将来の輸送に対する視覚的認識を高める貴重な可能性を持っていると考えています。

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