論文の概要: Adver-City: Open-Source Multi-Modal Dataset for Collaborative Perception Under Adverse Weather Conditions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06380v1
• Date: Tue, 8 Oct 2024 21:26:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 06:09:19.632738
• Title: Adver-City: Open-Source Multi-Modal Dataset for Collaborative Perception Under Adverse Weather Conditions
• Title（参考訳）: Adver-City: 逆気象条件下での協調知覚のためのオープンソースのマルチモーダルデータセット
• Authors: Mateus Karvat, Sidney Givigi,
• Abstract要約: 逆気象条件は、自律走行車の普及に重大な課題をもたらす。 本稿では,悪天候に着目した初のオープンソース総合コラボレーション知覚データセットであるAdver-Cityを紹介する。 24万フレーム、890万アノテーション、および6つの異なる気象条件にまたがる110のシナリオを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4963011898406866
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Adverse weather conditions pose a significant challenge to the widespread adoption of Autonomous Vehicles (AVs) by impacting sensors like LiDARs and cameras. Even though Collaborative Perception (CP) improves AV perception in difficult conditions, existing CP datasets lack adverse weather conditions. To address this, we introduce Adver-City, the first open-source synthetic CP dataset focused on adverse weather conditions. Simulated in CARLA with OpenCDA, it contains over 24 thousand frames, over 890 thousand annotations, and 110 unique scenarios across six different weather conditions: clear weather, soft rain, heavy rain, fog, foggy heavy rain and, for the first time in a synthetic CP dataset, glare. It has six object categories including pedestrians and cyclists, and uses data from vehicles and roadside units featuring LiDARs, RGB and semantic segmentation cameras, GNSS, and IMUs. Its scenarios, based on real crash reports, depict the most relevant road configurations for adverse weather and poor visibility conditions, varying in object density, with both dense and sparse scenes, allowing for novel testing conditions of CP models. Benchmarks run on the dataset show that weather conditions created challenging conditions for perception models, reducing multi-modal object detection performance by up to 19%, while object density affected LiDAR-based detection by up to 29%. The dataset, code and documentation are available at https://labs.cs.queensu.ca/quarrg/datasets/adver-city/.
• Abstract（参考訳）: 逆気象条件は、LiDARやカメラのようなセンサーに影響を与えることにより、自律走行車(AV)の普及に重大な課題をもたらす。 コラボレーティブ・パーセプション(CP)は、困難な条件下でのAV知覚を改善するが、既存のCPデータセットは悪天候条件を欠いている。 そこで我々は,悪天候に着目した初のオープンソース総合CPデータセットであるAdver-Cityを紹介した。 OpenCDAでシミュレートされたCARLAには、24万フレーム、890万アノテーション、そして6つの異なる気象条件(晴れた天気、ソフトレイン、大雨、霧、霧のような大雨、そして初めて合成CPデータセットの中で、110のシナリオが含まれています。 歩行者やサイクリストを含む6つの対象カテゴリがあり、LiDAR、RGB、セマンティックセグメンテーションカメラ、GNSS、IMUなどの車両や道路のユニットからのデータを利用している。 そのシナリオは、実際の事故報告に基づいており、悪天候や視界の悪い状況に対して最も関連性の高い道路構成を描いている。 データセット上でのベンチマークでは、気象条件が知覚モデルに挑戦的な条件を生み出し、マルチモーダルオブジェクト検出性能が最大19%低下し、オブジェクト密度がLiDARベースの検出に最大29%低下したことが示されている。 データセット、コード、ドキュメントはhttps://labs.cs.queensu.ca/quarrg/datasets/adver-city/で公開されている。

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