Fugu-MT 論文翻訳(概要): MUSES: The Multi-Sensor Semantic Perception Dataset for Driving under Uncertainty

論文の概要: MUSES: The Multi-Sensor Semantic Perception Dataset for Driving under Uncertainty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12761v4
Date: Mon, 30 Sep 2024 12:24:24 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-10-01 21:59:47.431673
Title: MUSES: The Multi-Sensor Semantic Perception Dataset for Driving under Uncertainty
Title（参考訳）: MUSES:不確実性下での運転のためのマルチセンサセマンティック知覚データセット
Authors: Tim Brödermann, David Bruggemann, Christos Sakaridis, Kevin Ta, Odysseas Liagouris, Jason Corkill, Luc Van Gool,
Abstract要約: MUSES(MUlti-Sensor Semantic 知覚データセット)を導入する。データセットはフレームカメラ、ライダー、レーダー、イベントカメラ、IMU/GNSSセンサーを統合する。 MUSESは、様々な視覚条件下でモデルを評価するのに、トレーニングと挑戦の両方に効果的であることを証明している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 46.369657697892634
License:
Abstract: Achieving level-5 driving automation in autonomous vehicles necessitates a robust semantic visual perception system capable of parsing data from different sensors across diverse conditions. However, existing semantic perception datasets often lack important non-camera modalities typically used in autonomous vehicles, or they do not exploit such modalities to aid and improve semantic annotations in challenging conditions. To address this, we introduce MUSES, the MUlti-SEnsor Semantic perception dataset for driving in adverse conditions under increased uncertainty. MUSES includes synchronized multimodal recordings with 2D panoptic annotations for 2500 images captured under diverse weather and illumination. The dataset integrates a frame camera, a lidar, a radar, an event camera, and an IMU/GNSS sensor. Our new two-stage panoptic annotation protocol captures both class-level and instance-level uncertainty in the ground truth and enables the novel task of uncertainty-aware panoptic segmentation we introduce, along with standard semantic and panoptic segmentation. MUSES proves both effective for training and challenging for evaluating models under diverse visual conditions, and it opens new avenues for research in multimodal and uncertainty-aware dense semantic perception. Our dataset and benchmark are publicly available at https://muses.vision.ee.ethz.ch.
Abstract（参考訳）: 自動運転車におけるレベル5の運転自動化を実現するには、さまざまなセンサーからさまざまな状況でデータを解析できる堅牢なセマンティックな視覚認識システムが必要である。しかし、既存の意味認識データセットは、通常自動運転車で使用される重要な非カメラモダリティを欠いている場合が多い。そこで本稿では,MUSES(MUlti-Sensor Semantic 知覚データセット)を導入する。 MUSESには、様々な天候と照明下で撮影された2500枚の画像のための2Dパノプティクスアノテーションと同期したマルチモーダル記録が含まれている。データセットはフレームカメラ、ライダー、レーダー、イベントカメラ、IMU/GNSSセンサーを統合する。新しい2段階の汎視アノテーションプロトコルは、クラスレベルとインスタンスレベルの両方の不確かさを基盤として、標準的なセマンティクスと汎視セマンティクスとともに導入する不確実性対応の汎視セマンティクスの新たなタスクを可能にする。 MUSESは、様々な視覚的条件下でモデルを評価するためのトレーニングと挑戦の両方に有効であることを証明し、マルチモーダルおよび不確実性を考慮した密接なセマンティック知覚の研究のための新たな道を開く。私たちのデータセットとベンチマークはhttps://muses.vision.ee.ethz.ch.comで公開されています。

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