論文の概要: TJ4DRadSet: A 4D Radar Dataset for Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13483v1
- Date: Thu, 28 Apr 2022 13:17:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-29 19:43:41.889096
- Title: TJ4DRadSet: A 4D Radar Dataset for Autonomous Driving
- Title(参考訳): TJ4DRadSet:自動運転のための4Dレーダデータセット
- Authors: Lianqing Zheng, Zhixiong Ma, Xichan Zhu, Bin Tan, Sen Li, Kai Long,
Weiqi Sun, Sihan Chen, Lu Zhang, Mengyue Wan, Libo Huang, Jie Bai
- Abstract要約: 我々は、TJ4DRadSetという自律走行データセットを導入し、4Dレーダー、ライダー、カメラ、および合計40Kフレームのシーケンスからなるマルチモーダルセンサーを含む。
我々は,4次元レーダポイント雲に対するディープラーニング手法の有効性を示すために,データセットのための4次元レーダベースの3次元オブジェクト検出ベースラインを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 16.205201694162092
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The new generation of 4D high-resolution imaging radar provides not only a
huge amount of point cloud but also additional elevation measurement, which has
a great potential of 3D sensing in autonomous driving. In this paper, we
introduce an autonomous driving dataset named TJ4DRadSet, including multi-modal
sensors that are 4D radar, lidar, camera and GNSS, with about 40K frames in
total. 7757 frames within 44 consecutive sequences in various driving scenarios
are well annotated with 3D bounding boxes and track id. We provide a 4D
radar-based 3D object detection baseline for our dataset to demonstrate the
effectiveness of deep learning methods for 4D radar point clouds.
- Abstract(参考訳): 次世代の4D高解像度イメージングレーダーは、大量の点雲だけでなく、高度測定も可能で、自動運転における3Dセンシングの可能性が大きい。
本稿では,TJ4DRadSetという自律走行データセットを導入し,約40Kフレームの4次元レーダ,ライダー,カメラ,GNSSを含むマルチモーダルセンサについて述べる。
様々な運転シナリオにおける連続44列以内7757フレームは、3DバウンディングボックスとトラックIDでよく注釈付けされている。
4次元レーダーを用いた3次元物体検出ベースラインをデータセットに提供し,4次元レーダーポイントクラウドにおけるディープラーニング手法の有効性を実証した。
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