ParisLuco3D: A high-quality target dataset for domain generalization of LiDAR perception

要約

LiDAR は、シーンに関する正確な幾何学的情報を収集することで、自動運転に不可欠なセンサーです。
さまざまな LiDAR 認識タスクのパフォーマンスが向上するにつれて、これらの最適化されたモデルを現実世界の条件でテストするために、新しい環境やセンサーへの一般化が行われています。
残念ながら、データプロバイダーのさまざまな注釈戦略により、クロスドメインのパフォーマンスの計算が複雑になります。
このペーパーでは、さまざまなソース データセットを利用してパフォーマンスを評価しやすくするために、特にクロスドメイン評価用に設計された新しいデータセット ParisLuco3D を提供します。
データセットに加えて、LiDAR セマンティック セグメンテーション、LiDAR オブジェクト検出、LiDAR トラッキングのオンライン ベンチマークが提供され、さまざまな方法で公平に比較​​できるようになります。
ParisLuco3D データセット、評価スクリプト、ベンチマークへのリンクは、次の Web サイトにあります: https://npm3d.fr/parisluco3d

要約(オリジナル)

LiDAR is an essential sensor for autonomous driving by collecting precise geometric information regarding a scene. As the performance of various LiDAR perception tasks has improved, generalizations to new environments and sensors has emerged to test these optimized models in real-world conditions. Unfortunately, the various annotation strategies of data providers complicate the computation of cross-domain performances. This paper provides a novel dataset, ParisLuco3D, specifically designed for cross-domain evaluation to make it easier to evaluate the performance utilizing various source datasets. Alongside the dataset, online benchmarks for LiDAR semantic segmentation, LiDAR object detection, and LiDAR tracking are provided to ensure a fair comparison across methods. The ParisLuco3D dataset, evaluation scripts, and links to benchmarks can be found at the following website: https://npm3d.fr/parisluco3d

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