影响、关注、影响力：自动驾驶数据集的早期评估
数字图书馆
2023-07-04 v2 机器人学
摘要
自动驾驶（AD）是机器人领域中对社会潜在影响最大的方向，在过去十年中获得了极大发展。由此，AD 领域的数据集数量迅速增长。数据集的创建者和使用者可从对该领域发展的更好理解中受益。尽管其他领域已开展科学计量分析，但其很少围绕数据集展开。因此，数据集对自动驾驶的影响、关注与影响力仍是一个鲜有研究的领域。本文中，我们对 AD 领域超过 200 个数据集进行了科学计量分析。我们基于线性回归对可用元数据与引用次数之间的关系进行了严格评估。随后，我们提出一种影响力分数（Influence Score），以便在无需引用记录（其仅在有一定延迟后才可得）的情况下尽早评估数据集。
引用
@article{arxiv.2301.02200,
title = {Impact, Attention, Influence: Early Assessment of Autonomous Driving Datasets},
author = {Daniel Bogdoll and Jonas Hendl and Felix Schreyer and Nishanth Gowda and Michael Färber and J. Marius Zöllner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.02200},
year = {2023}
}
备注
Daniel Bogdoll and Jonas Hendl contributed equally. Accepted for publication at ICCRE 2023