論文の概要: ParisLuco3D: A high-quality target dataset for domain generalization of LiDAR perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16542v3
• Date: Mon, 3 Jun 2024 18:08:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-06 14:07:02.718349
• Title: ParisLuco3D: A high-quality target dataset for domain generalization of LiDAR perception
• Title（参考訳）: ParisLuco3D:LiDAR知覚の領域一般化のための高品質なターゲットデータセット
• Authors: Jules Sanchez, Louis Soum-Fontez, Jean-Emmanuel Deschaud, Francois Goulette,
• Abstract要約: 本稿では,クロスドメイン評価に特化して設計された新しいデータセットParisLuco3Dを提案する。 LiDARセマンティックセグメンテーション、LiDARオブジェクト検出、LiDARトラッキングのためのオンラインベンチマークが提供されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.268591926288843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: LiDAR is an essential sensor for autonomous driving by collecting precise geometric information regarding a scene. %Exploiting this information for perception is interesting as the amount of available data increases. As the performance of various LiDAR perception tasks has improved, generalizations to new environments and sensors has emerged to test these optimized models in real-world conditions. This paper provides a novel dataset, ParisLuco3D, specifically designed for cross-domain evaluation to make it easier to evaluate the performance utilizing various source datasets. Alongside the dataset, online benchmarks for LiDAR semantic segmentation, LiDAR object detection, and LiDAR tracking are provided to ensure a fair comparison across methods. The ParisLuco3D dataset, evaluation scripts, and links to benchmarks can be found at the following website:https://npm3d.fr/parisluco3d
• Abstract（参考訳）: LiDARは、シーンに関する正確な幾何学的情報を収集することによって、自律運転に不可欠なセンサーである。 % 利用可能なデータの量が増えるにつれて,この情報を認識するために公開することが興味深い。 様々なLiDAR認識タスクの性能が向上するにつれて、これらの最適化されたモデルを実環境下でテストするために、新しい環境やセンサーへの一般化が出現している。 本稿では,クロスドメイン評価のための新しいデータセットParisLuco3Dを提案する。 データセットに加えて、LiDARセマンティックセグメンテーション、LiDARオブジェクト検出、LiDARトラッキングのためのオンラインベンチマークも提供され、メソッド間の公正な比較が保証される。 ParisLuco3Dデータセット、評価スクリプト、ベンチマークへのリンクは以下のウェブサイトで見ることができる。

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