論文の概要: A Survey on Autonomous Driving Datasets: Data Statistic, Annotation, and Outlook

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.01454v1
• Date: Tue, 2 Jan 2024 22:35:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-04 15:47:56.956144
• Title: A Survey on Autonomous Driving Datasets: Data Statistic, Annotation, and Outlook
• Title（参考訳）: 自律運転データセットに関する調査:データ統計,注釈,展望
• Authors: Mingyu Liu, Ekim Yurtsever, Xingcheng Zhou, Jonathan Fossaert, Yuning Cui, Bare Luka Zagar, Alois C. Knoll
• Abstract要約: 高品質なデータセットは、信頼性の高い自律運転アルゴリズムの開発に不可欠である。 以前のデータセット調査では、データセットをレビューしようとしたが、限られた数に集中するか、データセットの文字に関する詳細な調査が欠如していた。 複数の視点から200以上の自律走行データセットを網羅的に検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.04693234358137
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous driving has rapidly developed and shown promising performance with recent advances in hardware and deep learning methods. High-quality datasets are fundamental for developing reliable autonomous driving algorithms. Previous dataset surveys tried to review the datasets but either focused on a limited number or lacked detailed investigation of the characters of datasets. To this end, we present an exhaustive study of over 200 autonomous driving datasets from multiple perspectives, including sensor modalities, data size, tasks, and contextual conditions. We introduce a novel metric to evaluate the impact of each dataset, which can also be a guide for establishing new datasets. We further analyze the annotation process and quality of datasets. Additionally, we conduct an in-depth analysis of the data distribution of several vital datasets. Finally, we discuss the development trend of the future autonomous driving datasets.
• Abstract（参考訳）: 自律運転は、ハードウェアおよびディープラーニング手法の最近の進歩により、急速に発展し、有望な性能を示している。 高品質なデータセットは、信頼性の高い自律運転アルゴリズムの開発に不可欠である。 以前のデータセット調査ではデータセットのレビューを試みたが、限られた数に集中するか、データセットの文字に関する詳細な調査を欠いていた。 この目的のために,センサのモダリティ,データサイズ,タスク,コンテキスト条件など,複数の視点から200以上の自律走行データセットを網羅的に検討した。 各データセットへの影響を評価するための新しいメトリクスを導入し、新しいデータセットを確立するためのガイドとしても利用できる。 アノテーションのプロセスとデータセットの品質をさらに分析します。 さらに,いくつかの重要なデータセットのデータ分布を詳細に分析する。 最後に、将来の自動運転データセットの開発動向について論じる。

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