論文の概要: Excavating in the Wild: The GOOSE-Ex Dataset for Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18788v1
- Date: Fri, 27 Sep 2024 14:36:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-01 11:53:50.441754
- Title: Excavating in the Wild: The GOOSE-Ex Dataset for Semantic Segmentation
- Title(参考訳): 野生での発掘: セマンティックセグメンテーションのためのGOOSE-Exデータセット
- Authors: Raphael Hagmanns, Peter Mortimer, Miguel Granero, Thorsten Luettel, Janko Petereit,
- Abstract要約: 本研究では,異なる環境から5000個のラベル付きマルチモーダルフレームを含むGOOSE-Exデータセットをオープンソースとして公開する。
本研究では,異なるプラットフォーム上でのセマンティックセグメンテーション性能と,目に見えない環境におけるセンサモードの総合的な解析を行う。
組み合わせたデータセットが、さまざまなダウンストリームアプリケーションやコンペにどのように使用できるかを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The successful deployment of deep learning-based techniques for autonomous systems is highly dependent on the data availability for the respective system in its deployment environment. Especially for unstructured outdoor environments, very few datasets exist for even fewer robotic platforms and scenarios. In an earlier work, we presented the German Outdoor and Offroad Dataset (GOOSE) framework along with 10000 multimodal frames from an offroad vehicle to enhance the perception capabilities in unstructured environments. In this work, we address the generalizability of the GOOSE framework. To accomplish this, we open-source the GOOSE-Ex dataset, which contains additional 5000 labeled multimodal frames from various completely different environments, recorded on a robotic excavator and a quadruped platform. We perform a comprehensive analysis of the semantic segmentation performance on different platforms and sensor modalities in unseen environments. In addition, we demonstrate how the combined datasets can be utilized for different downstream applications or competitions such as offroad navigation, object manipulation or scene completion. The dataset, its platform documentation and pre-trained state-of-the-art models for offroad perception will be made available on https://goose-dataset.de/. \
- Abstract(参考訳): 自律システムのためのディープラーニングベースのテクニックのデプロイの成功は、デプロイメント環境における各システムのデータの可用性に大きく依存している。
特に非構造屋外環境では、より少ないロボットプラットフォームやシナリオのためのデータセットはごくわずかである。
初期の研究では、非構造環境における知覚能力を高めるために、ドイツのアウトドア・オフロードデータセット(GOOSE)フレームワークと、オフロード車両からの10000のマルチモーダルフレームを提示した。
本稿では,GOOSEフレームワークの一般化可能性について述べる。
これを実現するため,GOOSE-Exデータセットをオープンソース化した。GOOSE-Exデータセットには,さまざまな異なる環境から5000個のラベル付きマルチモーダルフレームが含まれており,ロボット掘削機と四足歩行プラットフォームに記録されている。
本研究では,異なるプラットフォーム上でのセマンティックセグメンテーション性能と,目に見えない環境におけるセンサモードの総合的な解析を行う。
さらに、組み合わせたデータセットが、異なる下流アプリケーションやオフロードナビゲーション、オブジェクト操作、シーン補完といった競合にどのように利用できるかを実証する。
オフロード知覚のためのデータセット、プラットフォームドキュメント、トレーニング済みの最先端モデルがhttps://goose-dataset.de/.com/で公開される。
名
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