SynWoodScape: Synthetic Surround-view Fisheye Camera Dataset for Autonomous Driving

要約

サラウンド ビュー カメラは、自動運転の主要なセンサーであり、近距離認識に使用されます。
これは、主に駐車場の視覚化と自動駐車に使用される商用車で最も一般的に使用されるセンサーの 1 つです。
190{\deg} の視野を持つ 4 つの魚眼カメラが、車両の周囲 360{\deg} をカバーします。
放射状の歪みが大きいため、標準アルゴリズムは簡単には拡張できません。
以前に、WoodScape という名前の最初のパブリック フィッシュアイ サラウンド ビュー データセットをリリースしました。
この作業では、サラウンド ビュー データセットの合成バージョンをリリースし、その弱点の多くをカバーして拡張します。
まず、ピクセル単位のオプティカル フローと深度のグラウンド トゥルースを取得することはできません。
第 2 に、WoodScape では、さまざまなフレームをサンプリングするために、4 台のカメラすべてに同時に注釈を付けていませんでした。
ただし、これは、新しいデータセットで有効になっている鳥瞰空間で統一された出力を取得するようにマルチカメラ アルゴリズムを設計できないことを意味します。
WoodScape の構成に一致する CARLA シミュレーターにサラウンド ビューの魚眼幾何学的投影を実装し、SynWoodScape を作成しました。
10 以上のタスクの注釈を付けて、合成データセットから 80,000 枚の画像をリリースします。
また、ベースライン コードとサポート スクリプトもリリースします。

要約(オリジナル)

Surround-view cameras are a primary sensor for automated driving, used for near-field perception. It is one of the most commonly used sensors in commercial vehicles primarily used for parking visualization and automated parking. Four fisheye cameras with a 190{\deg} field of view cover the 360{\deg} around the vehicle. Due to its high radial distortion, the standard algorithms do not extend easily. Previously, we released the first public fisheye surround-view dataset named WoodScape. In this work, we release a synthetic version of the surround-view dataset, covering many of its weaknesses and extending it. Firstly, it is not possible to obtain ground truth for pixel-wise optical flow and depth. Secondly, WoodScape did not have all four cameras annotated simultaneously in order to sample diverse frames. However, this means that multi-camera algorithms cannot be designed to obtain a unified output in birds-eye space, which is enabled in the new dataset. We implemented surround-view fisheye geometric projections in CARLA Simulator matching WoodScape’s configuration and created SynWoodScape. We release 80k images from the synthetic dataset with annotations for 10+ tasks. We also release the baseline code and supporting scripts.

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