Argoverse 2：用于自动驾驶感知与预测的新一代数据集
计算机视觉与模式识别
2023-01-03 v1 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
我们介绍 Argoverse 2 (AV2)——一个包含三个数据集的集合，用于自动驾驶领域的感知与预测研究。带标注的传感器数据集包含 1000 条多模态数据序列，涵盖来自七个环视相机的高分辨率图像、两个立体相机以及激光雷达点云和 6 自由度地图对齐位姿。序列包含 26 个物体类别的 3D 立方体标注，所有类别均经过充分采样以支持 3D 感知模型的训练与评估。激光雷达数据集包含 20000 条无标注激光雷达点云和地图对齐位姿序列。该数据集是有史以来最大的激光雷达传感器数据集合，支持自监督学习和新兴的点云预测任务。最后，运动预测数据集包含 250000 个场景，这些场景挖掘自自动驾驶车辆与每个局部场景中其他参与者之间有趣且具有挑战性的交互。模型的任务是预测每个场景中“计分参与者”的未来运动，并配有捕捉物体位置、朝向、速度和类别的轨迹历史。在所有三个数据集中，每个场景都包含其自身的 HD 地图，具有 3D 车道和人行横道几何结构——数据来源于六个不同城市。我们相信这些数据集将以现有数据集无法实现的方式支持新的和已有的机器学习研究问题。所有数据集均在 CC BY-NC-SA 4.0 许可下发布。
引用
@article{arxiv.2301.00493,
title = {Argoverse 2: Next Generation Datasets for Self-Driving Perception and Forecasting},
author = {Benjamin Wilson and William Qi and Tanmay Agarwal and John Lambert and Jagjeet Singh and Siddhesh Khandelwal and Bowen Pan and Ratnesh Kumar and Andrew Hartnett and Jhony Kaesemodel Pontes and Deva Ramanan and Peter Carr and James Hays},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.00493},
year = {2023}
}
备注
Proceedings of the Neural Information Processing Systems Track on Datasets and Benchmarks