MMVR: Millimeter-wave Multi-View Radar Dataset and Benchmark for Indoor Perception

要約

自動運転をサポートする自動車レーダー データセットの広範なリストと比較すると、屋内レーダー データセットは、低解像度のレーダー点群形式で小規模で、通常はオープンスペースの 1 室の設定で希少です。
このペーパーでは、環境と対象の多様性に重点を置き、複数日、複数の部屋、複数の対象の設定で、マルチビューの高解像度レーダー ヒートマップを使用して屋内レーダー データ収集をスケールアップします。
ミリ波マルチビュー レーダー (MMVR) データセットと呼ばれるこのデータセットは、$6$ の異なる部屋にわたって $25$ の被験者から収集された $345$K のマルチビュー レーダー フレーム、$446$K の注釈付きバウンディング ボックス/セグメンテーション インスタンスで構成されます。
759 万ドルの注釈付きキーポイントは、それぞれ物体検出、姿勢推定、インスタンス セグメンテーションという 3 つの主要な認識タスクをサポートします。
各タスクについて、2 つのプロトコルに基づいてパフォーマンス ベンチマークを報告します。オープン スペースでの単一の被験者と、いくつかの雑然とした部屋での複数の被験者で、2 つのデータ分割 ($395$ 1 分のデータ セグメントにわたるランダム分割と環境間分割) を使用します。
MMVR は、屋内車両 (ロボット/ヒューマノイド) ナビゲーション、建物のエネルギー管理、高齢者ケアのための屋内レーダー認識開発を促進し、効率性、ユーザー エクスペリエンス、安全性を向上させることを期待しています。
MMVR データセットは https://doi.org/10.5281/zenodo.12611978 で入手できます。

要約(オリジナル)

Compared with an extensive list of automotive radar datasets that support autonomous driving, indoor radar datasets are scarce at a smaller scale in the format of low-resolution radar point clouds and usually under an open-space single-room setting. In this paper, we scale up indoor radar data collection using multi-view high-resolution radar heatmap in a multi-day, multi-room, and multi-subject setting, with an emphasis on the diversity of environment and subjects. Referred to as the millimeter-wave multi-view radar (MMVR) dataset, it consists of $345$K multi-view radar frames collected from $25$ human subjects over $6$ different rooms, $446$K annotated bounding boxes/segmentation instances, and $7.59$ million annotated keypoints to support three major perception tasks of object detection, pose estimation, and instance segmentation, respectively. For each task, we report performance benchmarks under two protocols: a single subject in an open space and multiple subjects in several cluttered rooms with two data splits: random split and cross-environment split over $395$ 1-min data segments. We anticipate that MMVR facilitates indoor radar perception development for indoor vehicle (robot/humanoid) navigation, building energy management, and elderly care for better efficiency, user experience, and safety. The MMVR dataset is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.12611978.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google