面向自动驾驶感知的精确合成图像与激光雷达(PreSIL)数据集
计算机视觉与模式识别
2019-05-08 v2 机器人学
摘要
我们介绍了面向自动驾驶感知的精确合成图像与激光雷达(PreSIL)数据集。商业电子游戏《侠盗猎车手 V》(GTA V)拥有一个庞大而细致的世界与写实图形,提供了多样的数据采集环境。现有利用 GTA V 创建自动驾驶合成激光雷达数据的工作未发布其数据集,依赖将人表示为圆柱体的游戏内射线投射函数,且可能无法捕捉 30 米外的车辆。我们的工作在 GTA V 内创建了一个精确的激光雷达模拟器,其与所有实体的精细模型发生碰撞,无论类型或位置。PreSIL 数据集包含超过 50,000 帧,包括具有高分辨率深度信息的高清图像、语义分割(图像)、逐点分割(点云),以及所有车辆与行人的详细标注。使用我们的框架采集额外数据完全自动,无需任何人工标注。我们通过展示当最先进的 3D 目标检测网络用我们的数据预训练时,在 KITTI 3D 目标检测基准挑战上平均精度提升高达 5%,证明了我们数据集的有效性。数据与代码可在 https://tinyurl.com/y3tb9sxy 获取。
引用
@article{arxiv.1905.00160,
title = {Precise Synthetic Image and LiDAR (PreSIL) Dataset for Autonomous Vehicle Perception},
author = {Braden Hurl and Krzysztof Czarnecki and Steven Waslander},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.00160},
year = {2019}
}