論文の概要: TUMTraf V2X Cooperative Perception Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01316v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 21:29:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 14:20:21.943618
• Title: TUMTraf V2X Cooperative Perception Dataset
• Title（参考訳）: TUMTraf V2X協調知覚データセット
• Authors: Walter Zimmer, Gerhard Arya Wardana, Suren Sritharan, Xingcheng Zhou, Rui Song, Alois C. Knoll
• Abstract要約: 協調型マルチモーダル融合モデルであるCoopDet3Dと認識データセットであるTUMTraf-V2Xを提案する。 私たちのデータセットには2,000のラベル付きポイントクラウドと5000のラベル付きイメージが5つの道端と4つのオンボードセンサーから含まれています。 当社のCoopDet3Dカメラ-LiDAR融合モデルでは,車載カメラ-LiDAR融合モデルと比較して+14.363D mAPの増加が達成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.907021313266128
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cooperative perception offers several benefits for enhancing the capabilities of autonomous vehicles and improving road safety. Using roadside sensors in addition to onboard sensors increases reliability and extends the sensor range. External sensors offer higher situational awareness for automated vehicles and prevent occlusions. We propose CoopDet3D, a cooperative multi-modal fusion model, and TUMTraf-V2X, a perception dataset, for the cooperative 3D object detection and tracking task. Our dataset contains 2,000 labeled point clouds and 5,000 labeled images from five roadside and four onboard sensors. It includes 30k 3D boxes with track IDs and precise GPS and IMU data. We labeled eight categories and covered occlusion scenarios with challenging driving maneuvers, like traffic violations, near-miss events, overtaking, and U-turns. Through multiple experiments, we show that our CoopDet3D camera-LiDAR fusion model achieves an increase of +14.36 3D mAP compared to a vehicle camera-LiDAR fusion model. Finally, we make our dataset, model, labeling tool, and dev-kit publicly available on our website: https://tum-traffic-dataset.github.io/tumtraf-v2x.
• Abstract（参考訳）: 協力的な認識は、自動運転車の能力の向上と道路安全性の改善にいくつかの利点をもたらす。 路面センサーとオンボードセンサーは信頼性を高め、センサー範囲を広げる。 外部センサーは、自動車両の状況認識を高め、閉塞を防ぐ。 本稿では,協調型マルチモーダル融合モデルであるcoopdet3dと,知覚データセットであるtumtraf-v2xを提案する。 私たちのデータセットには2,000のラベル付き点雲と5000のラベル付き画像が含まれています。 トラックIDと正確なGPSとIMUデータを備えた30kの3Dボックスがある。 8つのカテゴリをラベル付けし、交通違反、近距離イベント、超過、uターンなど、運転操作に挑戦する閉塞シナリオをカバーしました。 複数の実験を通して、我々のCoopDet3Dカメラ-LiDAR融合モデルが、車載カメラ-LiDAR融合モデルと比較して+14.363D mAPの増加を達成することを示す。 最後に、データセット、モデル、ラベリングツール、dev-kitをウェブサイトで公開しています。

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