CORP は、大学キャンパス内で収集された20万5千枚以上の画像と10万2千フレーム以上のポイントクラウドデータから構成されています。18台のカメラと9台のLiDARセンサーを路側の電柱に設置し、キャンパス内の多様な視点を捉えています。
CORP のアノテーションには、2D/3Dバウンディングボックス、ユニークなIDおよびピクセルマスクによる移動物体の識別など、オブジェクトの理解と行動分析を支援する情報が含まれています。
従来の都市部の道路データセットとは異なり、CORP はキャンパスや住宅地域特有の課題に焦点を当てています。例えば、歩行者や自転車の高密度、建物の密集した複雑な構造、交通規制の欠如など、ロードサイド知覚技術にとって新たな挑戦となります。
CORP を用いた実験では、2D/3D検出、移動物体のセグメンテーション、デバイス間の追跡など、様々なタスクにおいて課題が明らかになりました。また、学習不要の距離推定手法も提案しています。CORP は、キャンパスや住宅地域における知覚技術の発展に貢献することが期待されます。
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מתוכן המקור
arxiv.org
תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Beibei Wang,... ב- arxiv.org 04-05-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.03191.pdfשאלות מעמיקות