論文の概要: Trust, but Verify: Cross-Modality Fusion for HD Map Change Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07312v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 16:17:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 15:10:26.164030
• Title: Trust, but Verify: Cross-Modality Fusion for HD Map Change Detection
• Title（参考訳）: trust, but verify: hdマップ変更検出のためのクロスモダリティ融合
• Authors: John Lambert, James Hays
• Abstract要約: High-definition (HD) Map Change Detection(HD)は、センサデータとマップデータが実世界の変化によってもはや一致していないことを判断するタスクである。 9ヶ月以上にわたる自動運転車の運用から何千時間ものデータをマイニングすることで、このタスクの最初のデータセットを収集します。 鳥の視線と自我視における問題解決のための学習型定式化について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.732861540394733
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: High-definition (HD) map change detection is the task of determining when sensor data and map data are no longer in agreement with one another due to real-world changes. We collect the first dataset for the task, which we entitle the Trust, but Verify (TbV) dataset, by mining thousands of hours of data from over 9 months of autonomous vehicle fleet operations. We present learning-based formulations for solving the problem in the bird's eye view and ego-view. Because real map changes are infrequent and vector maps are easy to synthetically manipulate, we lean on simulated data to train our model. Perhaps surprisingly, we show that such models can generalize to real world distributions. The dataset, consisting of maps and logs collected in six North American cities, is one of the largest AV datasets to date with more than 7.8 million images. We make the data available to the public at https://www.argoverse.org/av2.html#mapchange-link, along with code and models at https://github.com/johnwlambert/tbv under the the CC BY-NC-SA 4.0 license.
• Abstract（参考訳）: High-definition (HD) Map Change Detection(HD)は、センサーデータとマップデータが現実の変化のために互いに一致しないタイミングを決定するタスクである。 私たちはこのタスクの最初のデータセットを収集し、Trust, but Verify (TbV)データセットと題して、9ヶ月以上の自動運転車の運用から何千時間ものデータをマイニングします。 鳥の視線と自我視における問題解決のための学習型定式化について述べる。 実地図の変更は稀であり、ベクトルマップは合成操作が容易であるため、シミュレーションデータに頼ってモデルを訓練する。 おそらく驚くことに、そのようなモデルが実世界の分布に一般化できることを示します。 このデータセットは、北米6都市で収集された地図とログで構成されており、これまでに780万枚以上の画像を持つ最大のAVデータセットの1つである。 我々は https://www.argoverse.org/av2.html#mapchange-link で、CC BY-NC-SA 4.0 ライセンスの下で https://github.com/johnwlambert/tbv でコードとモデルを公開しています。

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