EMT：面向自动驾驶的视觉多任务基准数据集
计算机视觉与模式识别
2025-05-26 v4 人工智能
摘要
本文介绍了 Emirates Multi-Task (EMT) 数据集，旨在支持统一框架内的多任务基准测试。数据集包含来自仪表盘摄像头视角的 30,000 多帧影像，标注了 57 万个边界框，覆盖约 150 公里的驾驶路线，反映阿拉夫哈地区交通的独特道路拓扑、拥堵模式和驾驶行为。数据集支持三项主要任务：跟踪、轨迹预测和意图预测。每个基准都伴随相应的评估：(1) 多智能体跟踪实验处理多类场景和遮挡问题；(2) 基于深度序列和互动感知模型的轨迹预测评估；(3) 基于观察轨迹的意图预测实验。数据集已公开于 https://avlab.io/emt-dataset，预处理脚本和评估模型可在 https://github.com/AV-Lab/emt-dataset 获取。
引用
@article{arxiv.2502.19260,
title = {EMT: A Visual Multi-Task Benchmark Dataset for Autonomous Driving},
author = {Nadya Abdel Madjid and Murad Mebrahtu and Abdulrahman Ahmad and Abdelmoamen Nasser and Bilal Hassan and Naoufel Werghi and Jorge Dias and Majid Khonji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.19260},
year = {2025}
}
备注
19 pages, 6 figures