CODA: A Real-World Road Corner Case Dataset for Object Detection in Autonomous Driving

要約

自動運転のための現代の深層学習オブジェクト検出方法は、通常、歩行者や車などの一般的な交通参加者の接頭辞付きのカテゴリを想定しています。
ほとんどの既存の検出器は、珍しいオブジェクトやコーナーケース（犬が通りを横切るなど）を検出できないため、状況によっては重大な事故につながる可能性があり、信頼性の高い自動運転の実際のアプリケーションのタイムラインが不確実になります。
真に信頼性の高い自動運転システムの開発を妨げる主な理由の1つは、コーナーケースでのオブジェクト検出器のパフォーマンスを評価するための公開データセットがないことです。
したがって、視覚ベースの検出器のこの重大な問題を明らかにするCODAという名前の挑戦的なデータセットを紹介します。
データセットは、慎重に選択された1500の実際の運転シーンで構成され、各シーンには30を超えるオブジェクトカテゴリにまたがる4つのオブジェクトレベルのコーナーケース（平均）が含まれています。
CODAでは、大規模な自動運転データセットでトレーニングされた標準のオブジェクト検出器のパフォーマンスは、mARで12.8％以下に大幅に低下します。
さらに、最先端のオープンワールドオブジェクト検出器を実験したところ、CODA内の新しいオブジェクトを確実に識別できないことがわかりました。これは、自動運転用の堅牢な知覚システムがまだ手が届かないことを示唆しています。
CODAデータセットは、実際の自動運転の信頼性の高い検出に関するさらなる研究を促進することを期待しています。
私たちのデータセットはhttps://coda-dataset.github.ioでリリースされます。

要約(オリジナル)

Contemporary deep-learning object detection methods for autonomous driving usually assume prefixed categories of common traffic participants, such as pedestrians and cars. Most existing detectors are unable to detect uncommon objects and corner cases (e.g., a dog crossing a street), which may lead to severe accidents in some situations, making the timeline for the real-world application of reliable autonomous driving uncertain. One main reason that impedes the development of truly reliably self-driving systems is the lack of public datasets for evaluating the performance of object detectors on corner cases. Hence, we introduce a challenging dataset named CODA that exposes this critical problem of vision-based detectors. The dataset consists of 1500 carefully selected real-world driving scenes, each containing four object-level corner cases (on average), spanning more than 30 object categories. On CODA, the performance of standard object detectors trained on large-scale autonomous driving datasets significantly drops to no more than 12.8% in mAR. Moreover, we experiment with the state-of-the-art open-world object detector and find that it also fails to reliably identify the novel objects in CODA, suggesting that a robust perception system for autonomous driving is probably still far from reach. We expect our CODA dataset to facilitate further research in reliable detection for real-world autonomous driving. Our dataset will be released at https://coda-dataset.github.io.

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