論文の概要: Active Data Acquisition in Autonomous Driving Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13923v1
• Date: Sat, 24 Jun 2023 10:07:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-27 18:21:32.208436
• Title: Active Data Acquisition in Autonomous Driving Simulation
• Title（参考訳）: 自律運転シミュレーションにおけるアクティブデータ取得
• Authors: Jianyu Lai, Zexuan Jia, Boao Li
• Abstract要約: 本稿では,アクティブデータ収集戦略の概念を提案する。 高品質なデータでは、コレクション密度の増加はデータセットの全体的な品質を改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Autonomous driving algorithms rely heavily on learning-based models, which require large datasets for training. However, there is often a large amount of redundant information in these datasets, while collecting and processing these datasets can be time-consuming and expensive. To address this issue, this paper proposes the concept of an active data-collecting strategy. For high-quality data, increasing the collection density can improve the overall quality of the dataset, ultimately achieving similar or even better results than the original dataset with lower labeling costs and smaller dataset sizes. In this paper, we design experiments to verify the quality of the collected dataset and to demonstrate this strategy can significantly reduce labeling costs and dataset size while improving the overall quality of the dataset, leading to better performance of autonomous driving systems. The source code implementing the proposed approach is publicly available on https://github.com/Th1nkMore/carla_dataset_tools.
• Abstract（参考訳）: 自律運転アルゴリズムは、トレーニングに大規模なデータセットを必要とする学習ベースのモデルに大きく依存する。 しかし、これらのデータセットには大量の冗長な情報があることが多い一方で、これらのデータセットの収集と処理には時間と費用がかかる。 そこで本研究では,アクティブデータ収集戦略の概念を提案する。 高品質なデータでは、コレクション密度を上げることでデータセット全体の品質が向上し、ラベリングコストが低くデータセットサイズが小さく、元のデータセットと同じような、あるいはさらに優れた結果が得られる。 本稿では、収集したデータセットの品質を検証する実験をデザインし、この戦略がデータセット全体の品質を改善しつつ、ラベリングコストとデータセットサイズを大幅に削減し、自動運転システムの性能を向上させることを実証する。 提案手法を実装するソースコードはhttps://github.com/th1nkmore/carla_dataset_toolsで公開されている。

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