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  • 恶劣天气 3D 目标检测数据集收集


    Summary of the Adverse Weather 3D Object Detection Dataset

    • DENSE数据集
    • CADC数据集
    • Ithaca365数据集

    DENSE数据集

    论文地址:https://arxiv.org/pdf/1902.08913v3.pdf
    数据集地址:https://www.uni-ulm.de/en/in/driveu/projects/dense-datasets
    总共收集了140万帧,帧速率为10Hz。每100帧都被手动标记以平衡场景类型覆盖。
    生成的注释包含 5.5k 个晴天帧、1k 个浓雾帧、1k 个小雾帧和 4k 个雪/雨帧。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    CADC数据集

    论文地址:https://arxiv.org/abs/2001.10117
    CADC 数据集旨在促进研究以改善恶劣天气条件下的自动驾驶。这是第一个专注于下雪天气条件下真实世界驾驶数据的公共数据集。
    数据集地址:http://cadcd.uwaterloo.ca/
    数据集大小:
    在这里插入图片描述
    各个降雪级别的行驶次数:
    在这里插入图片描述
    四种降雪级别对应的数据:(强度按左上,右上,左下,右下)
    在这里插入图片描述

    Ithaca365数据集

    论文地址:https://arxiv.org/pdf/2208.01166.pdf
    数据集地址:https://ithaca365.mae.cornell.edu/
    在15公里路线重复40次采集,得到了几十万帧图像以及对齐的点云,为7K帧提供了amodel road segmentation label、amodel instance segmentation label、3D bounding box label
    40次采集的天气情况:
    在这里插入图片描述
    数据集实验——使用Kitti和Argoverse上的预训练的Point R-CNN在数据集上进行测试:
    在这里插入图片描述

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/ylwhxht/article/details/126256383
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