論文の概要: SEED4D: A Synthetic Ego--Exo Dynamic 4D Data Generator, Driving Dataset and Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00730v1
• Date: Sun, 01 Dec 2024 08:43:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:45:44.588272
• Title: SEED4D: A Synthetic Ego--Exo Dynamic 4D Data Generator, Driving Dataset and Benchmark
• Title（参考訳）: SEED4D: 合成エゴ-エクソ動的4Dデータジェネレータ、駆動データとベンチマーク
• Authors: Marius Kästingschäfer, Théo Gieruc, Sebastian Bernhard, Dylan Campbell, Eldar Insafutdinov, Eyvaz Najafli, Thomas Brox,
• Abstract要約: マルチビューデータ作成のためのカスタマイズ可能で時間的に使いやすいデータ生成装置を提案する。 我々の静的(3D)データセットは、2kのシーンから212kの内向きと外向きの車両画像を含んでいる。 我々の動的(4D)データセットは、10k軌道からの16.8M画像を含み、それぞれが100ポイントの時間でサンプリングされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.26258076241702
• License:
• Abstract: Models for egocentric 3D and 4D reconstruction, including few-shot interpolation and extrapolation settings, can benefit from having images from exocentric viewpoints as supervision signals. No existing dataset provides the necessary mixture of complex, dynamic, and multi-view data. To facilitate the development of 3D and 4D reconstruction methods in the autonomous driving context, we propose a Synthetic Ego--Exo Dynamic 4D (SEED4D) data generator and dataset. We present a customizable, easy-to-use data generator for spatio-temporal multi-view data creation. Our open-source data generator allows the creation of synthetic data for camera setups commonly used in the NuScenes, KITTI360, and Waymo datasets. Additionally, SEED4D encompasses two large-scale multi-view synthetic urban scene datasets. Our static (3D) dataset encompasses 212k inward- and outward-facing vehicle images from 2k scenes, while our dynamic (4D) dataset contains 16.8M images from 10k trajectories, each sampled at 100 points in time with egocentric images, exocentric images, and LiDAR data. The datasets and the data generator can be found at https://seed4d.github.io/.
• Abstract（参考訳）: エゴセントリックな3Dと4D再構成のためのモデルは、数ショットの補間や外挿の設定を含む、監督信号として、外心的な視点からのイメージを持つことの恩恵を受けることができる。 複雑な、動的、マルチビューなデータの必要な混合を提供するデータセットは存在しない。 自律走行環境下での3次元・4次元再構成手法の開発を容易にするために, 合成エゴエクソダイナミック4D(SEED4D)データジェネレータとデータセットを提案する。 時空間多視点データ生成のためのカスタマイズ可能で使いやすいデータ生成装置を提案する。 我々のオープンソースのデータジェネレータは、NuScenes、KITTI360、Waymoのデータセットでよく使われているカメラ設定のための合成データの作成を可能にします。 さらに、SEED4Dは2つの大規模マルチビュー合成都市シーンデータセットを含んでいる。 我々の静的(3D)データセットは2kのシーンから212kの内向きと外向きの車両画像を含み、我々の動的(4D)データセットは10kの軌跡から16.8Mの画像を含み、それぞれがエゴセントリックなイメージ、エクソセントリックなイメージ、LiDARデータとともに100ポイントでサンプリングされた。 データセットとデータジェネレータはhttps://seed4d.github.io/で確認できる。

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