論文の概要: Rope3D: TheRoadside Perception Dataset for Autonomous Driving and Monocular 3D Object Detection Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.13608v1
• Date: Fri, 25 Mar 2022 12:13:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-28 13:27:02.854880
• Title: Rope3D: TheRoadside Perception Dataset for Autonomous Driving and Monocular 3D Object Detection Task
• Title（参考訳）: Rope3D: 自律走行用ロッドサイド知覚データセットと単眼3D物体検出タスク
• Authors: Xiaoqing Ye, Mao Shu, Hanyu Li, Yifeng Shi, Yingying Li, Guangjie Wang, Xiao Tan, Errui Ding
• Abstract要約: 道路沿いの知覚3Dデータセットに挑戦する最初のハイダイバーシティを提示する。 データセットは50Kイメージと、さまざまなシーンで1.5M以上の3Dオブジェクトで構成されている。 本稿では,様々なセンサや視点によって引き起こされるあいまいさを解決するために,幾何学的制約を活用することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.555440807415664
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Concurrent perception datasets for autonomous driving are mainly limited to frontal view with sensors mounted on the vehicle. None of them is designed for the overlooked roadside perception tasks. On the other hand, the data captured from roadside cameras have strengths over frontal-view data, which is believed to facilitate a safer and more intelligent autonomous driving system. To accelerate the progress of roadside perception, we present the first high-diversity challenging Roadside Perception 3D dataset- Rope3D from a novel view. The dataset consists of 50k images and over 1.5M 3D objects in various scenes, which are captured under different settings including various cameras with ambiguous mounting positions, camera specifications, viewpoints, and different environmental conditions. We conduct strict 2D-3D joint annotation and comprehensive data analysis, as well as set up a new 3D roadside perception benchmark with metrics and evaluation devkit. Furthermore, we tailor the existing frontal-view monocular 3D object detection approaches and propose to leverage the geometry constraint to solve the inherent ambiguities caused by various sensors, viewpoints. Our dataset is available on https://thudair.baai.ac.cn/rope.
• Abstract（参考訳）: 自動運転のための同時認識データセットは、主に車両に搭載されたセンサーによる正面視に限られる。 いずれも、見過ごされた道端の知覚タスクのために設計されたものではない。 一方、路面カメラから取得したデータは、より安全でインテリジェントな自動運転システムを促進すると信じられている正面視データよりも強みがある。 道路側知覚の進展を早めるため,新たな視点から,道路側知覚の難易度の高い3dデータセットを初めて提示する。 データセットは、さまざまなシーンで50万のイメージと1.5万以上の3dオブジェクトで構成されており、曖昧なマウント位置、カメラ仕様、視点、さまざまな環境条件を備えたさまざまなカメラを含む、さまざまな設定でキャプチャされる。 厳密な2d-3d共同アノテーションと包括的なデータ分析を行い,メトリクスと評価機能を備えた新しい3dロードサイド知覚ベンチマークを構築した。 さらに, 既存の3次元物体検出手法を調整し, 形状制約を活用し, 様々なセンサ, 視点による内在的曖昧さを解決することを提案する。 私たちのデータセットはhttps://thudair.baai.ac.cn/ropeで利用可能です。

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