論文の概要: Ithaca365: Dataset and Driving Perception under Repeated and Challenging Weather Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01166v1
• Date: Mon, 1 Aug 2022 22:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-03 13:14:58.473197
• Title: Ithaca365: Dataset and Driving Perception under Repeated and Challenging Weather Conditions
• Title（参考訳）: ithaca365: 繰り返しかつ困難な気象条件下でのデータセットと運転知覚
• Authors: Carlos A. Diaz-Ruiz (1), Youya Xia (1), Yurong You (1), Jose Nino (1), Junan Chen (1), Josephine Monica (1), Xiangyu Chen (1), Katie Luo (1), Yan Wang (1), Marc Emond (1), Wei-Lun Chao (2), Bharath Hariharan (1), Kilian Q. Weinberger (1), Mark Campbell (1) ((1) Cornell University, (2) The Ohio State University)
• Abstract要約: 我々は、新しいデータ収集プロセスを通じて、堅牢な自律運転を可能にする新しいデータセットを提案する。 データセットには、高精度GPS/INSとともに、カメラとLiDARセンサーからの画像と点雲が含まれている。 道路・オブジェクトのアモーダルセグメンテーションにおけるベースラインの性能を解析することにより,このデータセットの特異性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in perception for self-driving cars have accelerated in recent years due to the availability of large-scale datasets, typically collected at specific locations and under nice weather conditions. Yet, to achieve the high safety requirement, these perceptual systems must operate robustly under a wide variety of weather conditions including snow and rain. In this paper, we present a new dataset to enable robust autonomous driving via a novel data collection process - data is repeatedly recorded along a 15 km route under diverse scene (urban, highway, rural, campus), weather (snow, rain, sun), time (day/night), and traffic conditions (pedestrians, cyclists and cars). The dataset includes images and point clouds from cameras and LiDAR sensors, along with high-precision GPS/INS to establish correspondence across routes. The dataset includes road and object annotations using amodal masks to capture partial occlusions and 3D bounding boxes. We demonstrate the uniqueness of this dataset by analyzing the performance of baselines in amodal segmentation of road and objects, depth estimation, and 3D object detection. The repeated routes opens new research directions in object discovery, continual learning, and anomaly detection. Link to Ithaca365: https://ithaca365.mae.cornell.edu/
• Abstract（参考訳）: 近年、自動運転車に対する認識の進歩は、特定の場所や天気の良い環境で収集される大規模データセットの可用性によって加速している。 しかし、高い安全要件を達成するためには、これらの知覚システムは、雪や雨など幅広い気象条件下でしっかりと動作する必要がある。 本稿では,新しいデータ収集プロセスを通じてロバストな自動運転を実現するための新しいデータセットを提案する。多様なシーン(都市,高速道路,田園部,キャンパス)、天気(雪,雨,日光)、時刻(昼/夜)、および交通状況(歩行者,自転車,車)の15kmの経路に沿って,データを繰り返し記録する。 このデータセットには、カメラとLiDARセンサーの画像と点雲と、ルート間の通信を確立するための高精度GPS/INSが含まれている。 データセットには、アモーダルマスクを使用して部分閉塞と3Dバウンディングボックスをキャプチャするロードとオブジェクトのアノテーションが含まれている。 本研究では,道路・オブジェクトのアモーダルセグメンテーションにおけるベースラインの性能解析,深さ推定,3次元物体検出により,このデータセットの特異性を示す。 繰り返し行われる経路は、物体発見、連続学習、異常検出における新しい研究方向を開く。 Ithaca365: https://ithaca365.mae.cornell.edu/

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