CARRADA 数据集：带有距离-角度-多普勒标注的相机与汽车雷达数据
计算机视觉与模式识别
2021-05-27 v6
摘要
高质量的感知对于自动驾驶系统至关重要。为达到此类系统所需的准确性和鲁棒性，必须融合多种类型的传感器。目前，主要部署摄像头和激光扫描仪（激光雷达）来构建车辆周围环境的表征。尽管雷达传感器在汽车工业中已使用很长时间，但它们在自动驾驶中仍未得到充分利用，尽管其具有吸引人的特性（尤其是测量障碍物相对速度的能力，以及即使在恶劣天气条件下也能工作的能力）。这种情况在很大程度上是由于相对缺乏带有真实原始且已标注雷达信号的汽车数据集。在这项工作中，我们引入了 CARRADA，一个包含同步相机和雷达记录以及距离-角度-多普勒标注的数据集。我们还提出了一种用于标注该数据集的半自动标注方法，以及一个雷达语义分割基线，并在多个指标上对其进行了评估。我们的代码和数据集均可在线获取。
引用
@article{arxiv.2005.01456,
title = {CARRADA Dataset: Camera and Automotive Radar with Range-Angle-Doppler Annotations},
author = {A. Ouaknine and A. Newson and J. Rebut and F. Tupin and P. Pérez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.01456},
year = {2021}
}
备注
9 pages, 5 figues. Accepted at ICPR 2020. Erratum: results in Table III have been updated since the ICPR proceedings, models are selected using the PP metric instead of the previously used PR metric