論文の概要: The S3LI Vulcano Dataset: A Dataset for Multi-Modal SLAM in Unstructured Planetary Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.19557v1
- Date: Tue, 27 Jan 2026 12:49:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-28 15:26:51.317554
- Title: The S3LI Vulcano Dataset: A Dataset for Multi-Modal SLAM in Unstructured Planetary Environments
- Title(参考訳): S3LI Vulcano Dataset:非構造惑星環境におけるマルチモーダルSLAMのためのデータセット
- Authors: Riccardo Giubilato, Marcus Gerhard Müller, Marco Sewtz, Laura Alejandra Encinar Gonzalez, John Folkesson, Rudolph Triebel,
- Abstract要約: いくつかの記録はイタリア・シチリアのエオリア諸島の火山島ヴルカノ(Vulcano)で記録されている。
このシーケンスは、玄武岩や鉄の豊富な岩石、古い溶岩流路からの地質学的形成、乾燥した植生や水など、様々な環境、テクスチャ、地形からのデータを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.012108096894293
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We release the S3LI Vulcano dataset, a multi-modal dataset towards development and benchmarking of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and place recognition algorithms that rely on visual and LiDAR modalities. Several sequences are recorded on the volcanic island of Vulcano, from the Aeolian Islands in Sicily, Italy. The sequences provide users with data from a variety of environments, textures and terrains, including basaltic or iron-rich rocks, geological formations from old lava channels, as well as dry vegetation and water. The data (rmc.dlr.de/s3li_dataset) is accompanied by an open source toolkit (github.com/DLR-RM/s3li-toolkit) providing tools for generating ground truth poses as well as preparation of labelled samples for place recognition tasks.
- Abstract(参考訳): 我々はS3LI Vulcanoデータセットをリリースした。S3LI Vulcanoデータセットは、同時局在マッピング(SLAM)の開発とベンチマークのためのマルチモーダルデータセットであり、視覚とLiDARのモダリティに依存する位置認識アルゴリズムである。
いくつかの記録はイタリア・シチリアのエオリア諸島の火山島ヴルカノ(Vulcano)で記録されている。
このシーケンスは、玄武岩や鉄の豊富な岩石、古い溶岩流路からの地質学的形成、乾燥した植生や水など、様々な環境、テクスチャ、地形からのデータを提供する。
データ(rmc.dlr.de/s3li_dataset)にはオープンソースのツールキット(github.com/DLR-RM/s3li-toolkit)が付属している。
関連論文リスト
- MCTED: A Machine-Learning-Ready Dataset for Digital Elevation Model Generation From Mars Imagery [1.7499351967216341]
この研究は、火星のデジタル標高モデル予測タスクのための新しいデータセットを提示し、MCTEDと呼ばれる機械学習アプリケーションに備える。
データセットは、高解像度の火星オルソニメージとDEMペアを処理するように設計された包括的パイプラインを使用して、Day et alから生成された。
火星探査機マーズ・リコネッサンス・オービター(Mars Reconnaissance Orbiter)がCTX装置を用いて収集したデータで、火星の表面を包括的にカバーしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-09T13:14:49Z) - IrrMap: A Large-Scale Comprehensive Dataset for Irrigation Method Mapping [15.117613534140757]
IrrMapは、地域間での灌水方法マッピングのための最初の大規模データセット(11万パッチ)である。
データセットは2013年から2023年までの複数の西部州で1,687,899の農場と14,117,330エーカーに及ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-13T06:36:41Z) - EarthView: A Large Scale Remote Sensing Dataset for Self-Supervision [72.84868704100595]
本稿では,地球モニタリングタスクにおける深層学習アプリケーションを強化することを目的とした,リモートセンシングデータの自己監督を目的としたデータセットを提案する。
このデータセットは15テラピクセルのグローバルリモートセンシングデータにまたがっており、NEON、Sentinel、Satellogicによる1mの空間解像度データの新たなリリースなど、さまざまなソースの画像を組み合わせている。
このデータセットは、リモートセンシングデータの異なる課題に取り組むために開発されたMasked Autoencoderである。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-14T13:42:22Z) - M3LEO: A Multi-Modal, Multi-Label Earth Observation Dataset Integrating Interferometric SAR and Multispectral Data [1.4053129774629076]
M3LEOはマルチモーダルでマルチラベルの地球観測データセットである。
6つの地理的領域から約17M 4x4 kmのデータチップにまたがる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-06T16:30:41Z) - Multimodal Dataset from Harsh Sub-Terranean Environment with Aerosol
Particles for Frontier Exploration [55.41644538483948]
本稿では, エアロゾル粒子を用いた過酷で非構造的な地下環境からのマルチモーダルデータセットを提案する。
ロボットオペレーティング・システム(ROS)フォーマットのすべてのオンボードセンサーから、同期された生データ計測を含んでいる。
本研究の焦点は、時間的・空間的なデータの多様性を捉えることだけでなく、取得したデータに厳しい条件が及ぼす影響を示すことである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-27T20:21:18Z) - Navya3DSeg -- Navya 3D Semantic Segmentation Dataset & split generation
for autonomous vehicles [63.20765930558542]
3Dセマンティックデータは、障害物検出やエゴ-車両の局所化といった中核的な認識タスクに有用である。
そこで我々は,大規模生産段階の運用領域に対応する多様なラベル空間を持つ新しいデータセットであるNavala 3D(Navya3DSeg)を提案する。
ラベルのない23のラベル付きシーケンスと25の補足シーケンスが含まれており、ポイントクラウド上の自己教師付きおよび半教師付きセマンティックセマンティックセグメンテーションベンチマークを探索するために設計された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-16T13:41:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。