論文の概要: SideSeeing: A multimodal dataset and collection of tools for sidewalk assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06464v2
• Date: Fri, 12 Jul 2024 14:38:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 03:58:18.395105
• Title: SideSeeing: A multimodal dataset and collection of tools for sidewalk assessment
• Title（参考訳）: SideSeeing: 歩道アセスメントのためのマルチモーダルデータセットとツールコレクション
• Authors: R. J. P. Damaceno, L. Ferreira, F. Miranda, M. Hosseini, R. M. Cesar Jr,
• Abstract要約: 構築された環境を評価するためのツールとデータセットを提供する新しいイニシアティブであるSideSeeingを紹介する。 本稿では,胸部装着型モバイルデバイスから撮影した同期映像とセンサデータを統合する新しいデータセットを提案する。 データセットは、9つの病院の周囲12kmをカバーする3時間のコンテンツを含み、325,000のビデオフレームと対応するセンサーデータを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces SideSeeing, a novel initiative that provides tools and datasets for assessing the built environment. We present a framework for street-level data acquisition, loading, and analysis. Using the framework, we collected a novel dataset that integrates synchronized video footaged captured from chest-mounted mobile devices with sensor data (accelerometer, gyroscope, magnetometer, and GPS). Each data sample represents a path traversed by a user filming sidewalks near hospitals in Brazil and the USA. The dataset encompasses three hours of content covering 12 kilometers around nine hospitals, and includes 325,000 video frames with corresponding sensor data. Additionally, we present a novel 68-element taxonomy specifically created for sidewalk scene identification. SideSeeing is a step towards a suite of tools that urban experts can use to perform in-depth sidewalk accessibility evaluations. SideSeeing data and tools are publicly available at https://sites.usp.br/sideseeing/.
• Abstract（参考訳）: 構築された環境を評価するためのツールとデータセットを提供する新しいイニシアティブであるSideSeeingを紹介する。 本稿では,道路レベルのデータ取得,ロード,分析のためのフレームワークを提案する。 このフレームワークを用いて,胸部搭載モバイルデバイスから撮影した映像とセンサデータ(加速度計,ジャイロスコープ,磁気センサ,GPS)を統合した新しいデータセットを収集した。 それぞれのデータサンプルは、ブラジルとアメリカの病院の近くで歩道を撮影するユーザーが横断する経路を表している。 データセットは、9つの病院の周囲12kmをカバーする3時間のコンテンツを含み、325,000のビデオフレームと対応するセンサーデータを含んでいる。 さらに,歩道のシーン識別のための新しい68要素分類法を提案する。 SideSeeingは、都市の専門家が深層歩道のアクセシビリティ評価に利用できる一連のツールへの一歩だ。 SideSeeingデータとツールはhttps://sites.usp.br/sideseeing/.comで公開されている。

関連論文リスト

• VBR: A Vision Benchmark in Rome [1.71787484850503]
  本稿では,RGBデータ,3次元点雲,IMU,GPSデータを含む,ローマで収集された視覚・知覚研究データセットについて述べる。 我々は、自律ロボット工学とコンピュータビジョンの研究を進めるために、視覚計測とSLAMをターゲットにした新しいベンチマークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-17T12:34:49Z)
• RSUD20K: A Dataset for Road Scene Understanding In Autonomous Driving [6.372000468173298]
  RSUD20Kは、バングラデシュの道路の運転から見た20K以上の高解像度画像からなる、道路シーン理解のための新しいデータセットである。 我々の作業は以前の取り組みを大幅に改善し、詳細なアノテーションを提供し、オブジェクトの複雑さを増大させます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-14T16:10:42Z)
• PointOdyssey: A Large-Scale Synthetic Dataset for Long-Term Point Tracking [90.29143475328506]
  本稿では,大規模合成データセットとデータ生成フレームワークであるPointOdysseyを紹介する。 私たちのゴールは、自然主義的な動きを持つ長いビデオに重点を置いて、最先端の技術を推し進めることです。 実世界のモーションキャプチャーデータを用いて変形可能なキャラクタをアニメーション化し、モーションキャプチャー環境に合わせて3Dシーンを構築し、リアルビデオ上で構造から抽出したトラジェクトリを用いてカメラ視点を描画する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T17:58:11Z)
• Navya3DSeg -- Navya 3D Semantic Segmentation Dataset & split generation for autonomous vehicles [63.20765930558542]
  3Dセマンティックデータは、障害物検出やエゴ-車両の局所化といった中核的な認識タスクに有用である。 そこで我々は,大規模生産段階の運用領域に対応する多様なラベル空間を持つ新しいデータセットであるNavala 3D(Navya3DSeg)を提案する。 ラベルのない23のラベル付きシーケンスと25の補足シーケンスが含まれており、ポイントクラウド上の自己教師付きおよび半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションベンチマークを探索するために設計された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-16T13:41:19Z)
• Argoverse 2: Next Generation Datasets for Self-Driving Perception and Forecasting [64.7364925689825]
  Argoverse 2(AV2)は、自動運転分野の研究の知覚と予測のための3つのデータセットの集合である。 Lidarデータセットには、ラベルなしのLidar点雲とマップ整列ポーズの2万のシーケンスが含まれている。 Motion Forecastingデータセットには、各ローカルシーンにおける自動運転車と他のアクター間の興味深い、挑戦的なインタラクションのために採掘された25万のシナリオが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T00:36:22Z)
• Ithaca365: Dataset and Driving Perception under Repeated and Challenging Weather Conditions [0.0]
  我々は、新しいデータ収集プロセスを通じて、堅牢な自律運転を可能にする新しいデータセットを提案する。 データセットには、高精度GPS/INSとともに、カメラとLiDARセンサーからの画像と点雲が含まれている。 道路・オブジェクトのアモーダルセグメンテーションにおけるベースラインの性能を解析することにより,このデータセットの特異性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T22:55:32Z)
• An Automated Analysis Framework for Trajectory Datasets [0.0]
  近年,自動走行車の安全性検証において,道路利用者の軌道データセットの重要性が高まっている。 10万以上のトラックを持ついくつかの自然主義的な軌道データセットがリリースされ、それに続くものもリリースされる。 この量のデータを考えると、これらのデータセットを奥行きで簡単に比較できる必要がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-12T10:55:53Z)
• SensatUrban: Learning Semantics from Urban-Scale Photogrammetric Point Clouds [52.624157840253204]
  センサットウルバン(SensatUrban)は、イギリスの3都市から収集された7.6km2の30億点近くからなる、都市規模のUAV測光点クラウドデータセットである。 データセットの各ポイントは、粒度の細かいセマンティックアノテーションでラベル付けされ、その結果、既存の最大のフォトグラムポイントクラウドデータセットの3倍の大きさのデータセットが生成される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-12T14:48:11Z)
• STEP: Segmenting and Tracking Every Pixel [107.23184053133636]
  新しいベンチマークを示す: Segmenting and Tracking Every Pixel (STEP) 私たちの仕事は、空間領域と時間領域の両方で密な解釈を必要とする現実世界の設定で、このタスクをターゲットとする最初のものです。 性能を測定するために,新しい評価指標と追跡品質(STQ)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-23T18:43:02Z)
• Towards Semantic Segmentation of Urban-Scale 3D Point Clouds: A Dataset, Benchmarks and Challenges [52.624157840253204]
  我々は、30億点近い注釈付きポイントを持つ都市規模の測光点クラウドデータセットを提示する。 私たちのデータセットは、イギリスの3つの都市からなり、都市の景観の約7.6km2をカバーしています。 我々は,データセット上での最先端アルゴリズムの性能を評価し,その結果を包括的に分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T14:47:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。