HDMap benchmark datasets usages
- HDMapGen: A Hierarchical Graph Generative Model of High Definition Maps(CVPR'21)
- Argoverse
- Miami(204km의 차선)와 Pittsburg(86km의 차선)에서 촬영된 map
- 여기서 12000개의 map을 FOV 200m * 200m 로 랜덤샘플링
- In-house dataset (WAYMO)
- San Francisco에서 촬영된 6000개의 map (FOV 120m * 120m)에 evaluation
- Argoverse
- HDMapNet: An Online HD Map Construction and Evaluation Framework(IROS'22)
- nuScenes
- In-house dataset (WAYMO)
Datasets
- 생각보다 어떻게 scene을 selection 했는지는 정확히 서술 X (manually하게 한 듯)
- Argoverse: 3D Tracking and Forecasting with Rich Maps
- 피츠버그, 펜실베니아, 마이애미, 플로리다 등을 자율주행차가 돌면서 데이터 모음 (이들은 구조, 기후 등이 모두 다르다는 특징을 가짐)
- 따라서 captured data는 계절, 날씨, 시간이 모두 다르다.
- "The data used for our dataset traverses nearly 300km of mapped road lanes and comes from a subset of our fleet operating area." > subset으로 추출
- 어떤 기준으로 전체 raw logging data에서 필터링했는지는 정확히 서술 X
- nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving
- Drive planning
- 보스턴과 싱가폴(차량이 많은 곳)에서 building, vegetation, weather, times 등 루트를 일부러 다양하게 구성
- 84개의 log data와 15시간의 driving data를 manually selected
- Map annotation
- Human-annotated
- Scene selection
- 위 raw sensor data에서 1000개의 interesting scene을 20초 간격으로 manually select (다양한 주행 환경)
- Diversity를 encourage할 수 있는 scene도 의도적으로 선택 (different weather, lighting..)
- Drive planning
- Trust, but Verify: Cross-Modality Fusion for HD Map Change Detection
- HDMap change detection을 위한 데이터셋
- Positive-negative logs pair가 존재 (postive는 도로 상황이 바뀌기 전, negative는 바뀐 후)
- 1000개의 log 중 200개는 map change가 포함됨. 한 log는 30~90초 정도이고, 미국의 6개 도시에서 촬영됨.
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