論文の概要: InfraParis: A multi-modal and multi-task autonomous driving dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15751v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 16:07:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 13:05:14.638815
• Title: InfraParis: A multi-modal and multi-task autonomous driving dataset
• Title（参考訳）: InfraParis: マルチモーダルとマルチタスクの自動運転データセット
• Authors: Gianni Franchi, Marwane Hariat, Xuanlong Yu, Nacim Belkhir, Antoine Manzanera and David Filliat
• Abstract要約: 我々は、RGB、深さ、赤外線という3つのモードで複数のタスクをサポートする、InfraParisという新しい多目的データセットを紹介した。 本研究では,意味的セグメンテーション,オブジェクト検出,深さ推定といったタスクのモデルを含む,最先端のベースライン技術の評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6740600790529365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current deep neural networks (DNNs) for autonomous driving computer vision are typically trained on specific datasets that only involve a single type of data and urban scenes. Consequently, these models struggle to handle new objects, noise, nighttime conditions, and diverse scenarios, which is essential for safety-critical applications. Despite ongoing efforts to enhance the resilience of computer vision DNNs, progress has been sluggish, partly due to the absence of benchmarks featuring multiple modalities. We introduce a novel and versatile dataset named InfraParis that supports multiple tasks across three modalities: RGB, depth, and infrared. We assess various state-of-the-art baseline techniques, encompassing models for the tasks of semantic segmentation, object detection, and depth estimation.
• Abstract（参考訳）: 現在の自動運転コンピュータビジョンのためのディープニューラルネットワーク(dnn)は、通常、1種類のデータと都市シーンのみを含む特定のデータセットで訓練される。 結果として、これらのモデルは、新しいオブジェクト、ノイズ、夜間条件、および様々なシナリオを扱うのに苦労する。 コンピュータビジョンdnnの回復力を高める努力を続けているが、複数のモダリティを特徴とするベンチマークが欠如していることもあって、進歩は鈍化している。 本稿では,rgb,奥行き,赤外線の3つのモードにまたがる複数のタスクをサポートするinfraparisという,新しい汎用データセットを紹介する。 セマンティクスセグメンテーション,オブジェクト検出,深さ推定といったタスクのためのモデルを含む,最先端のベースライン技術を評価する。

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