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/2301.12515v2
Date: Tue, 5 Mar 2024 05:54:50 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-07 03:57:52.361819
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, Chenming Wu, Chulin Tang, Cheng-Zhong Xu and Liangjun Zhang
Abstract要約: ディープラーニングの手法は注釈付きデータに大きく依存しており、ドメインの一般化の問題に直面することが多い。 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領域におけるセンサ関連ギャップに対処する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）: 36.77084564823707
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Over the past few years, there has been remarkable progress in research on 3D point clouds and their use in autonomous driving scenarios has become widespread. However, deep learning methods heavily rely on annotated data and often face domain generalization issues. Unlike 2D images whose domains usually pertain to the texture information present in them, the features derived from a 3D point cloud are affected by the distribution of the points. The lack of a 3D domain adaptation benchmark leads to the common practice of training a model on one benchmark (e.g. Waymo) and then assessing it on another dataset (e.g. KITTI). This setting results in two distinct domain gaps: scenarios and sensors, making it difficult to analyze and evaluate the method accurately. To tackle this problem, this paper presents LiDAR Dataset with Cross Sensors (LiDAR-CS Dataset), which contains large-scale annotated LiDAR point cloud under six groups of different sensors but with the same corresponding scenarios, captured from hybrid realistic LiDAR simulator. To our knowledge, LiDAR-CS Dataset is the first dataset that addresses the sensor-related gaps in the domain of 3D object detection in real traffic. Furthermore, we evaluate and analyze the performance using various baseline detectors and demonstrated its potential applications. Project page: https://opendriving.github.io/lidar-cs.
Abstract（参考訳）: ここ数年,3dポイント雲の研究が著しく進展し,その自律運転シナリオにおける利用が広く普及している。しかし、ディープラーニング手法は注釈付き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、それらに含まれるテクスチャ情報に関係している2D画像とは異なり、3D点雲から派生した特徴は点の分布に影響される。 3Dドメイン適応ベンチマークの欠如は、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)で評価する一般的なプラクティスにつながります。この設定はシナリオとセンサーという2つの異なる領域ギャップをもたらし、その手法を正確に分析し評価することが困難になる。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。我々の知る限り、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領域におけるセンサ関連ギャップに対処する最初のデータセットである。さらに, 各種ベースライン検出器を用いて性能評価と解析を行い, その可能性を示した。プロジェクトページ: https://opendriving.github.io/lidar-cs。

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