HoloVIC：用于多传感器全息路口与车路协同的大规模数据集与基准
计算机视觉与模式识别
2024-03-27 v3
摘要
车联万物 (V2X) 是近年来自动驾驶领域的热门话题。车路协同 (VIC) 已成为重要的研究领域之一。由于盲区及遮挡等交通条件的复杂性，单视角路侧感知系统的感知能力受到极大限制。为了进一步提高路侧感知的准确性并为车端提供更好的信息，我们在本文中构建了具有各种布局的全息路口，以建立一个大规模多传感器全息车路协同数据集，称为 HoloVIC。我们的数据集包含 3 种不同类型的传感器（相机、激光雷达、鱼眼相机），并基于不同的路口采用了 4 种传感器布局。每个路口配备 6-18 个传感器以捕获同步数据，同时自动驾驶车辆穿过这些路口以收集 VIC 数据。HoloVIC 总共包含来自不同传感器的 10 万+ 同步帧。此外，我们基于相机、鱼眼相机和激光雷达标注了 3D 边界框。我们还关联了不同设备及连续帧序列中相同物体的 ID。基于 HoloVIC，我们制定了四项任务以促进相关研究的发展，并为这些任务提供了基准。
引用
@article{arxiv.2403.02640,
title = {HoloVIC: Large-scale Dataset and Benchmark for Multi-Sensor Holographic Intersection and Vehicle-Infrastructure Cooperative},
author = {Cong Ma and Lei Qiao and Chengkai Zhu and Kai Liu and Zelong Kong and Qing Li and Xueqi Zhou and Yuheng Kan and Wei Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.02640},
year = {2024}
}
备注
Accept to CVPR 2024, Benchmark Website: https://holovic.net