論文の概要: MMVR: Millimeter-wave Multi-View Radar Dataset and Benchmark for Indoor Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10708v1
- Date: Sat, 15 Jun 2024 18:35:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-18 23:04:22.117554
- Title: MMVR: Millimeter-wave Multi-View Radar Dataset and Benchmark for Indoor Perception
- Title（参考訳）: MMVR:ミリ波マルチビューレーダデータセットと屋内知覚のためのベンチマーク
- Authors: M. Mahbubur Rahman, Ryoma Yataka, Sorachi Kato, Pu Perry Wang, Peizhao Li, Adriano Cardace, Petros Boufounos,
- Abstract要約: マルチビュー高分解能レーダヒートマップを用いた屋内レーダデータの収集を行う。
データセットは、25ドル(約2,300円)の被験者から収集された345ドル(約3,300円)のマルチビューレーダーフレームで構成されています。
我々はMMVRが屋内車両(ロボット/ヒューマノイド)航法、建築エネルギー管理、高齢者介護のための屋内レーダ認識開発を促進し、効率、ユーザエクスペリエンス、安全性の向上を期待する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.121452157103016
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Compared with an extensive list of automotive radar datasets that support autonomous driving, indoor radar datasets are scarce at a smaller scale in the format of low-resolution radar point clouds and usually under an open-space single-room setting. In this paper, we scale up indoor radar data collection using multi-view high-resolution radar heatmap in a multi-day, multi-room, and multi-subject setting, with an emphasis on the diversity of environment and subjects. Referred to as the millimeter-wave multi-view radar (MMVR) dataset, it consists of $345$K multi-view radar frames collected from $25$ human subjects over $6$ different rooms, $446$K annotated bounding boxes/segmentation instances, and $7.59$ million annotated keypoints to support three major perception tasks of object detection, pose estimation, and instance segmentation, respectively. For each task, we report performance benchmarks under two protocols: a single subject in an open space and multiple subjects in several cluttered rooms with two data splits: random split and cross-environment split over $395$ 1-min data segments. We anticipate that MMVR facilitates indoor radar perception development for indoor vehicle (robot/humanoid) navigation, building energy management, and elderly care for better efficiency, user experience, and safety.
- Abstract（参考訳）: 自律走行をサポートする自動車レーダデータセットの広範なリストと比較すると、屋内レーダデータセットは低解像度レーダポイントクラウドの形式では小さく、通常はオープンスペースの単一ルーム設定の下では不十分である。
本稿では,マルチ日,マルチルーム,マルチオブジェクト設定におけるマルチビュー高分解能レーダヒートマップを用いた屋内レーダデータ収集を,環境と対象の多様性に着目してスケールアップする。
ミリ波マルチビューレーダ(MMVR)データセットとして参照され、異なる部屋から25ドルの被験者から収集された345ドルのマルチビューレーダフレームと、446ドルの注釈付きバウンディングボックス/セグメンテーションインスタンスと、オブジェクト検出、ポーズ推定、インスタンスセグメンテーションの3つの主要な認識タスクをサポートする7.59ドルの注釈付きキーポイントで構成されている。
各タスクに対して、オープンスペースの1つの被験者と、乱数分割とクロス環境分割の2つのデータ分割を持つ複数の乱雑な部屋の複数の被験者の2つのプロトコルによるパフォーマンスベンチマークを報告する。
我々はMMVRが屋内車両(ロボット/ヒューマノイド)航法、建築エネルギー管理、高齢者介護のための屋内レーダ認識開発を促進し、効率、ユーザエクスペリエンス、安全性の向上を期待する。
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