論文の概要: EMT: A Visual Multi-Task Benchmark Dataset for Autonomous Driving in the Arab Gulf Region

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19260v2
• Date: Sun, 02 Mar 2025 06:08:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-04 13:05:26.847779
• Title: EMT: A Visual Multi-Task Benchmark Dataset for Autonomous Driving in the Arab Gulf Region
• Title（参考訳）: EMT:アラブ湾地域における自律運転のための視覚的マルチタスクベンチマークデータセット
• Authors: Nadya Abdel Madjid, Murad Mebrahtu, Abdelmoamen Nasser, Bilal Hassan, Naoufel Werghi, Jorge Dias, Majid Khonji,
• Abstract要約: Emirates Multi-Taskデータセットは、アラビア湾地域で収集された自動運転のための最初の公開データセットである。 ダッシュカメラの見地から3万枚以上のフレームと、約150kmの走行ルートをカバーする570,000個の注釈付きバウンディングボックスを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.357294962788524
• License:
• Abstract: This paper introduces the Emirates Multi-Task (EMT) dataset - the first publicly available dataset for autonomous driving collected in the Arab Gulf region. The EMT dataset captures the unique road topology, high traffic congestion, and distinctive characteristics of the Gulf region, including variations in pedestrian clothing and weather conditions. It contains over 30,000 frames from a dash-camera perspective, along with 570,000 annotated bounding boxes, covering approximately 150 kilometers of driving routes. The EMT dataset supports three primary tasks: tracking, trajectory forecasting and intention prediction. Each benchmark dataset is complemented with corresponding evaluations: (1) multi-agent tracking experiments, focusing on multi-class scenarios and occlusion handling; (2) trajectory forecasting evaluation using deep sequential and interaction-aware models; and (3) intention benchmark experiments conducted for predicting agents intentions from observed trajectories. The dataset is publicly available at avlab.io/emt-dataset, and pre-processing scripts along with evaluation models can be accessed at github.com/AV-Lab/emt-dataset.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アラビア湾地域で収集された自動運転のための最初の公開データセットであるEmirates Multi-Task(EMT)データセットを紹介する。 EMTデータセットは、独自の道路トポロジ、交通渋滞、および歩行者服や気象条件の変化を含む湾岸地域の特徴を捉えている。 ダッシュカメラの見地から3万枚以上のフレームと、約150kmの走行ルートをカバーする570,000個の注釈付きバウンディングボックスを含んでいる。 EMTデータセットは、追跡、軌道予測、意図予測の3つの主要なタスクをサポートする。 各ベンチマークデータセットは,(1)マルチエージェント追跡実験,(2)ディープシーケンシャルおよびインタラクション認識モデルを用いた軌道予測評価,(3)観測された軌道からエージェントの意図を予測するための意図的ベンチマーク実験など,対応する評価を補完する。 データセットはavlab.io/emt-datasetで公開されており、評価モデルとともに事前処理スクリプトはgithub.com/AV-Lab/emt-datasetでアクセスすることができる。

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