ROAD-Waymo：面向自动驾驶的大规模动作感知
计算机视觉与模式识别
2024-11-11 v2
摘要
自动驾驶车辆 (AV) 感知系统所需的不仅仅是通过例如目标检测或场景分割来“看见”。它们需要对场景中发生的事情有整体的理解，以便与其他道路使用者进行安全交互。目前很少有数据集可用于开发和训练算法来理解其他道路使用者的动作。本文提出了 ROAD-Waymo，这是一个广泛的数据集，用于开发和基准测试道路场景中智能体、动作、位置和事件检测的技术，作为（美国）Waymo Open 数据集之上的一个层提供。它比任何现有数据集都大得多且更具挑战性（涵盖多个城市），包含 198k 个标注视频帧、54k 个智能体管、3.9M 个边界框和总计 12.4M 个标签。通过专为该数据集设计的、用于自动识别需求违规的新型标注流程，数据集的完整性和质量得到了确认和提升。由于 ROAD-Waymo 与原始的（英国）ROAD 数据集兼容，它提供了一个在新的基准 ROAD++ 中应对不同国家真实道路场景之间领域自适应的机会。
引用
@article{arxiv.2411.01683,
title = {ROAD-Waymo: Action Awareness at Scale for Autonomous Driving},
author = {Salman Khan and Izzeddin Teeti and Reza Javanmard Alitappeh and Mihaela C. Stoian and Eleonora Giunchiglia and Gurkirt Singh and Andrew Bradley and Fabio Cuzzolin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.01683},
year = {2024}
}