論文の概要: ROVR-Open-Dataset: A Large-Scale Depth Dataset for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.13977v1
• Date: Tue, 19 Aug 2025 16:13:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-20 15:36:32.008902
• Title: ROVR-Open-Dataset: A Large-Scale Depth Dataset for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: ROVR-Open-Dataset: 自動運転のための大規模深度データセット
• Authors: Xianda Guo, Ruijun Zhang, Yiqun Duan, Ruilin Wang, Keyuan Zhou, Wenzhao Zheng, Wenke Huang, Gangwei Xu, Mike Horton, Yuan Si, Hao Zhao, Long Chen,
• Abstract要約: 動的屋外運転環境における深度推定のための大規模・多種多様なフレームワイド連続データセットを提案する。 既存のデータセットと比較すると、駆動シナリオの多様性と深度密度の低下が示され、一般化のための新たな課題が生まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.84661057744478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depth estimation is a fundamental task for 3D scene understanding in autonomous driving, robotics, and augmented reality. Existing depth datasets, such as KITTI, nuScenes, and DDAD, have advanced the field but suffer from limitations in diversity and scalability. As benchmark performance on these datasets approaches saturation, there is an increasing need for a new generation of large-scale, diverse, and cost-efficient datasets to support the era of foundation models and multi-modal learning. To address these challenges, we introduce a large-scale, diverse, frame-wise continuous dataset for depth estimation in dynamic outdoor driving environments, comprising 20K video frames to evaluate existing methods. Our lightweight acquisition pipeline ensures broad scene coverage at low cost, while sparse yet statistically sufficient ground truth enables robust training. Compared to existing datasets, ours presents greater diversity in driving scenarios and lower depth density, creating new challenges for generalization. Benchmark experiments with standard monocular depth estimation models validate the dataset's utility and highlight substantial performance gaps in challenging conditions, establishing a new platform for advancing depth estimation research.
• Abstract（参考訳）: 深さ推定は、自律運転、ロボット工学、拡張現実における3Dシーン理解の基本的なタスクである。 KITTI、nuScenes、DDADといった既存の深度データセットは、この分野を前進させたが、多様性とスケーラビリティの制限に悩まされている。 これらのデータセットのベンチマークパフォーマンスが飽和に近づくにつれて、ファンデーションモデルとマルチモーダルラーニングの時代をサポートするために、新しい世代の大規模で多種多様な費用効率のデータセットの必要性が高まっている。 これらの課題に対処するために、動的屋外運転環境における深度推定のための大規模で多種多様なフレーム単位の連続データセットを導入し、既存の手法を評価するための20Kビデオフレームを含む。 我々の軽量な買収パイプラインは、広いシーンを低コストでカバーできると同時に、統計的に十分な基礎的な真実は、堅牢なトレーニングを可能にします。 既存のデータセットと比較すると、駆動シナリオの多様性と深度密度の低下が示され、一般化のための新たな課題が生まれる。 標準単眼深度推定モデルによるベンチマーク実験は、データセットの有用性を評価し、挑戦的な条件における大幅なパフォーマンスギャップを強調し、深度推定研究を進めるための新しいプラットフォームを確立する。

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