論文の概要: Waymo Open Dataset: Panoramic Video Panoptic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07704v1
• Date: Wed, 15 Jun 2022 17:57:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-16 14:09:49.824289
• Title: Waymo Open Dataset: Panoramic Video Panoptic Segmentation
• Title（参考訳）: Waymo Open Dataset:パノラマビデオパノラマ画像セグメンテーション
• Authors: Jieru Mei, Alex Zihao Zhu, Xinchen Yan, Hang Yan, Siyuan Qiao, Yukun Zhu, Liang-Chieh Chen, Henrik Kretzschmar, Dragomir Anguelov
• Abstract要約: 画像セグメンテーションの研究は、ロボット工学や自動運転における重要な応用により、ますます人気が高まっている。 画像の濃密なラベル付けのコストが高いため、一般に公開されている真実のラベルが不足している。 本稿では,自律運転のための高品質なパン光学セグメンテーションラベルを提供する大規模データセットを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.04664130918314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Panoptic image segmentation is the computer vision task of finding groups of pixels in an image and assigning semantic classes and object instance identifiers to them. Research in image segmentation has become increasingly popular due to its critical applications in robotics and autonomous driving. The research community thereby relies on publicly available benchmark dataset to advance the state-of-the-art in computer vision. Due to the high costs of densely labeling the images, however, there is a shortage of publicly available ground truth labels that are suitable for panoptic segmentation. The high labeling costs also make it challenging to extend existing datasets to the video domain and to multi-camera setups. We therefore present the Waymo Open Dataset: Panoramic Video Panoptic Segmentation Dataset, a large-scale dataset that offers high-quality panoptic segmentation labels for autonomous driving. We generate our dataset using the publicly available Waymo Open Dataset, leveraging the diverse set of camera images. Our labels are consistent over time for video processing and consistent across multiple cameras mounted on the vehicles for full panoramic scene understanding. Specifically, we offer labels for 28 semantic categories and 2,860 temporal sequences that were captured by five cameras mounted on autonomous vehicles driving in three different geographical locations, leading to a total of 100k labeled camera images. To the best of our knowledge, this makes our dataset an order of magnitude larger than existing datasets that offer video panoptic segmentation labels. We further propose a new benchmark for Panoramic Video Panoptic Segmentation and establish a number of strong baselines based on the DeepLab family of models. We will make the benchmark and the code publicly available. Find the dataset at https://waymo.com/open.
• Abstract（参考訳）: panoptic image segmentationは、画像中のピクセルのグループを見つけ、セマンティッククラスとオブジェクトインスタンス識別子を割り当てるコンピュータビジョンタスクである。 画像セグメンテーションの研究は、ロボット工学や自動運転における重要な応用により、ますます人気が高まっている。 そのため研究コミュニティは、コンピュータビジョンの最先端を前進させるために、公開利用可能なベンチマークデータセットに依存している。 しかし,画像の濃密なラベル付けには高いコストがかかるため,パノプティ・セグメンテーションに適した地上の真理ラベルは不足している。 高いラベル付けコストにより、既存のデータセットをビデオドメインやマルチカメラ設定に拡張することも困難になる。 そこで我々は,waymo open dataset: panoramic video panoptic segmentation datasetという,自動運転のための高品質なpanoptic segmentation labelを提供する大規模データセットを提案する。 利用可能なWaymo Open Datasetを使用してデータセットを生成し、さまざまなカメライメージを活用する。 われわれのラベルは時間の経過とともにビデオ処理に一貫性があり、パノラマシーンの理解のために車両に搭載された複数のカメラに一貫性がある。 具体的には、28のセマンティクスカテゴリと2,860の時間系列のラベルを提供し、3つの異なる場所を走行する自動運転車に搭載された5台のカメラで撮影した。 私たちの知る限りでは、私たちのデータセットは、ビデオパノビュータセグメンテーションラベルを提供する既存のデータセットよりも桁違いに大きくなります。 さらに、パノラマビデオパノプティクスセグメンテーションのための新しいベンチマークを提案し、DeepLabのモデルに基づいた強力なベースラインを確立する。 ベンチマークとコードを公開します。 データセットはhttps://waymo.com/open。

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