自動運転における知覚のスケーラビリティ：Waymoオープンデータセット

研究コミュニティは、自動運転研究に対する関心が高まっていますが、代表的な実世界データを取得するためのリソース集約性が課題となっています。既存の自動運転データセットは、捕捉する環境の規模や変動において限界がありますが、運用地域内および間の一般化は技術の全体的な実現可能性にとって重要です。研究コミュニティの貢献を実世界の自動運転問題に合わせるために、新しい大規模で高品質かつ多様なデータセットを導入します。新しいデータセットは、20秒間にわたる1150のシーンで構成されており、都市および郊外の地理にわたってキャプチャされた高品質のLiDARおよびカメラデータが適切に同期・キャリブレーションされています。提案した多様性指標に基づくと、最大のカメラ+LiDARデータセットよりも15倍多様です。このデータには、フレーム間で一貫した識別子を持つ2D（カメラ画像）および3D（LiDAR）境界ボックスを徹底的に注釈付けしました。最後に、2Dおよび3Dの検出および追跡タスクに対する強力なベースラインを提供します。データセットのサイズおよび地理間での一般化が3D検出方法に及ぼす影響もさらに研究しました。データ、コード、最新の情報はhttp://www.waymo.com/openでご覧ください。