Fugu-MT 論文翻訳(概要): LiDAR-CS Dataset: LiDAR Point Cloud Dataset with Cross-Sensors for 3D Object Detection

論文の概要: LiDAR-CS Dataset: LiDAR Point Cloud Dataset with Cross-Sensors for 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.12515v1
Date: Sun, 29 Jan 2023 19:10:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-31 16:39:35.213653
Title: LiDAR-CS Dataset: LiDAR Point Cloud Dataset with Cross-Sensors for 3D Object Detection
Title（参考訳）: LiDAR-CSデータセット:3Dオブジェクト検出のためのクロスセンサー付きLiDARポイントクラウドデータセット
Authors: Jin Fang, Dingfu Zhou, Jingjing Zhao, Chulin Tang, Cheng-Zhong Xu and Liangjun Zhang
Abstract要約: 大規模アノテートLiDAR点雲を含むクロスセンサ(LiDAR-CSデータセット)を用いたLiDARデータセットを提案する。知る限り、LiDAR-CSデータセットは、リアルタイムトラフィックにおける3Dオブジェクト検出のためのセンサー(例えば、ポイント分布)ドメインギャップに焦点を当てた最初のデータセットである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.075459492478736
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: LiDAR devices are widely used in autonomous driving scenarios and researches on 3D point cloud achieve remarkable progress over the past years. However, deep learning-based methods heavily rely on the annotation data and often face the domain generalization problem. Unlike 2D images whose domains are usually related to the texture information, the feature extracted from the 3D point cloud is affected by the distribution of the points. Due to the lack of a 3D domain adaptation benchmark, the common practice is to train the model on one benchmark (e.g, Waymo) and evaluate it on another dataset (e.g. KITTI). However, in this setting, there are two types of domain gaps, the scenarios domain, and sensors domain, making the evaluation and analysis complicated and difficult. To handle this situation, we propose LiDAR Dataset with Cross-Sensors (LiDAR-CS Dataset), which contains large-scale annotated LiDAR point cloud under 6 groups of different sensors but with same corresponding scenarios, captured from hybrid realistic LiDAR simulator. As far as we know, LiDAR-CS Dataset is the first dataset focused on the sensor (e.g., the points distribution) domain gaps for 3D object detection in real traffic. Furthermore, we evaluate and analyze the performance with several baseline detectors on the LiDAR-CS benchmark and show its applications.
Abstract（参考訳）: LiDARデバイスは自動運転のシナリオで広く使われ、3Dポイントクラウドの研究は過去数年間で顕著な進歩を遂げた。しかし、ディープラーニングベースの手法はアノテーションデータに大きく依存しており、しばしばドメインの一般化問題に直面している。通常、テクスチャ情報に関係している2D画像とは異なり、3Dポイントクラウドから抽出された特徴はポイントの分布に影響される。 3Dドメイン適応ベンチマークがないため、一般的なプラクティスは、あるベンチマーク(Waymoなど)でモデルをトレーニングし、別のデータセット(KITTIなど)で評価することである。しかし、この設定では、シナリオドメインとセンサードメインという2つのタイプのドメインギャップがあり、評価と分析を複雑かつ困難にしている。そこで本研究では,6つの異なるセンサ群の下に,大規模アノテートされたLiDAR点群を含むクロスセンサを用いたLiDARデータセット(LiDAR-CS Dataset)を提案する。知る限り、LiDAR-CS Datasetは、リアルタイムトラフィックにおける3Dオブジェクト検出のためのセンサー(例えば点分布)ドメインギャップに焦点を当てた最初のデータセットである。さらに,LiDAR-CSベンチマークを用いて,いくつかのベースライン検出器の性能評価と解析を行い,その応用例を示した。

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