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열악한 환경에서의 자율주행을 위한 다중센서 데이터셋 구축
Build a Multi-Sensor Dataset for Autonomous Driving in Adverse Weather Conditions 원문보기

로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.17 no.3, 2022년, pp.245 - 254  

심성대 (ADD) ,  민지홍 (ADD) ,  안성용 (ADD) ,  이종우 (ADD) ,  이정석 (ADD) ,  배광탁 (ADD) ,  김병준 (ADD) ,  서준원 (ADD) ,  최덕선 (ADD)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Sensor dataset for autonomous driving is one of the essential components as the deep learning approaches are widely used. However, most driving datasets are focused on typical environments such as sunny or cloudy. In addition, most datasets deal with color images and lidar. In this paper, we propose...

주제어

참고문헌 (14)

  1. A. Geiger, P. Lenz, and R. Urtasun, "Are we ready for autonomous driving? the KITTI vision benchmark suite," 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Providence, RI, USA, 2012, DOI: 10.1109/CVPR.2012.6248074. 

  2. M. Cordts, M. Omran, S. Ramos, T. Rehfeld, M. Enzweiler, R. Benenson, U. Franke, S. Roth, and B. Schiele, "The Cityscapes dataset for semantic urban scene understanding." 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Las Vegas, USA, 2016, DOI: 10.1109/CVPR.2016.350. 

  3. Waymo, Waymo Open Dataset: An autonomous driving dataset, [Online], https://waymo.com/open, Accessed: August 29, 2019. 

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  5. H. Caesar, V. Bankiti, A. H. Lang, S. Vora, V. E. Liong, Q. Xu, and O. Beijbom, "nuscenes: A multimodal dataset for autonomous driving," 2020 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Seattle, USA, 2020, DOI: 10.1109/CVPR42600.2020.01164. 

  6. Y. Choi, N. Kim, S. Hwang, K. Park, J. Yoon, K. An, and I. S. Kweon, "KAIST multi-spectral day/night data set for autonomous and assisted driving," IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 19, no. 3, Mar., 2018, DOI: 10.1109/TITS.2018.2791533. 

  7. Z. Zhang, "A flexible new technique for camera calibration," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 22, no. 11, Nov., 2000, DOI: 10.1109/34.888718. 

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  11. R. Joseph and A. Farhadi, "YOLOv3: An Incremental Improvement," arXiv preprint rXiv:1804.02767, 2018, DOI: 10.48550/arXiv.1804.02767. 

  12. Y. Tianwei, X. Zhou, and P. Krahenbuhl, "Center-based 3d object detection and tracking," 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Nashville, USA, 2021, DOI: 10.1109/CVPR46437.2021.01161. 

  13. C. Zhe, J. Zhang, and D. Tao, "Progressive lidar adaptation for road detection," IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, vol. 6, no. 3, May, 2019, DOI: 10.1109/JAS.2019.1911459. 

  14. L. Caltagirone, S. Scheidegger, L. Svensson, and M. Wahde, "Fast LIDAR-based road detection using fully convolutional neural networks," 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), Redondo Beach, USA, 2017, DOI: 10.1109/IVS.2017.7995848. 

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