論文の概要: DurLAR: A High-fidelity 128-channel LiDAR Dataset with Panoramic Ambient and Reflectivity Imagery for Multi-modal Autonomous Driving Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10068v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 14:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 13:25:54.913928
• Title: DurLAR: A High-fidelity 128-channel LiDAR Dataset with Panoramic Ambient and Reflectivity Imagery for Multi-modal Autonomous Driving Applications
• Title（参考訳）: DurLAR:多モード自律運転用パノラマ環境・反射率画像を用いた高忠実128チャンネルLiDARデータセット
• Authors: Li Li, Khalid N. Ismail, Hubert P. H. Shum, Toby P. Breckon,
• Abstract要約: DurLARはパノラマ環境(近赤外)と反射率画像を備えた高忠実度18チャンネルのLiDARデータセットである。 提案手法は, 自己監督的・自己監督的損失項を, より優れた基礎的真理分解によって実現したことを示すものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.066770408683265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present DurLAR, a high-fidelity 128-channel 3D LiDAR dataset with panoramic ambient (near infrared) and reflectivity imagery, as well as a sample benchmark task using depth estimation for autonomous driving applications. Our driving platform is equipped with a high resolution 128 channel LiDAR, a 2MPix stereo camera, a lux meter and a GNSS/INS system. Ambient and reflectivity images are made available along with the LiDAR point clouds to facilitate multi-modal use of concurrent ambient and reflectivity scene information. Leveraging DurLAR, with a resolution exceeding that of prior benchmarks, we consider the task of monocular depth estimation and use this increased availability of higher resolution, yet sparse ground truth scene depth information to propose a novel joint supervised/self-supervised loss formulation. We compare performance over both our new DurLAR dataset, the established KITTI benchmark and the Cityscapes dataset. Our evaluation shows our joint use supervised and self-supervised loss terms, enabled via the superior ground truth resolution and availability within DurLAR improves the quantitative and qualitative performance of leading contemporary monocular depth estimation approaches (RMSE=3.639, Sq Rel=0.936).
• Abstract（参考訳）: 我々は,パノラマ環境(近赤外)と反射率画像を備えた高忠実度18チャネル3次元LiDARデータセットであるDurLARと,自律運転用深度推定を用いたサンプルベンチマークタスクを提案する。 我々の駆動プラットフォームは、高解像度の128チャンネルのLiDAR、2MPixステレオカメラ、ラックスメーター、GNSS/INSシステムを備えている。 アンビエントおよびリフレクティビティ画像は、LiDAR点雲と共に利用可能であり、同時環境およびリフレクティビティシーン情報のマルチモーダル利用を容易にする。 DurLARを応用し, 先行ベンチマークを上回り, 単眼深度推定の課題を考察し, この高分解能の高可用性化を図るとともに, 地中真相の深度情報を用いて, 新たな共同監督型・自己監督型損失定式化を提案する。 我々は、新しいDurLARデータセット、確立されたKITTIベンチマーク、Cityscapesデータセットのパフォーマンスを比較した。 以上の結果から,DurLAR内における地上の真理分解と可利用性により,従来の一分子深度推定手法(RMSE=3.639, Sq Rel=0.936)の定量的・定性的性能が向上することを示す。

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