Robust detektering och spårning av föremål är avgörande för spridningen av autonom fordonsteknik. Bildbaserade referensdatauppsättningar har drivit utvecklingen i datorseende uppgifter såsom objektdetektering, spårning och segmentering av agenser i miljön. De flesta autonoma fordon har dock en kombination av kameror och avståndssensorer såsom lidar och radar. När maskininlärning baserade metoder för detektion och spårning blir vanligare, finns det ett behov av att träna och utvärdera sådana metoder på dataset som innehåller avståndssensordata tillsammans med bilder. I detta arbete presenterar vi nuTonomiscener (nuScenes), det första datasetet som bär hela den autonoma fordonssensorsviten: 6 kameror, 5 radarer och 1 lidar, alla med 360 graders siktfält. NuScenes består av 1000 scener, var och en 20-tals lång och fullt kommenterad med 3D avgränsande rutor för 23 klasser och 8 attribut. Den har 7x så många kommentarer och 100x lika många bilder som den banbrytande KITTI dataset. Vi definierar också en ny mätmetod för 3D-detektering som konsoliderar de många aspekterna av detektionsuppgiften: klassificering, lokalisering, storlek, orientering, hastighet och attributuppskattning. Vi tillhandahåller noggrann datasetanalys samt baslinjeprestanda för lidar- och bildbaserade detektionsmetoder. Data, utvecklingspaket och mer information finns på www.nuscenes.org.
nuScenes REF innehåller 1000 scener med sensorinformation producerad av kamera, LiDAR och radar.
nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}