Precise Synthetic Image and LiDAR (PreSIL) Dataset for Autonomous Vehicle Perception
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We introduce the Precise Synthetic Image and LiDAR (PreSIL) dataset for autonomous vehicle perception. Grand Theft Auto V (GTA V), a commercial video game, has a large detailed world with realistic graphics, which provides a diverse data collection environment. Existing works creating synthetic LiDAR data for autonomous driving with GTA V have not released their datasets, rely on an in-game raycasting function which represents people as cylinders, and can fail to capture vehicles past 30 metres. Our work creates a precise LiDAR simulator within GTA V which collides with detailed models for all entities no matter the type or position. The PreSIL dataset consists of over 50,000 frames and includes high-definition images with full resolution depth information, semantic segmentation (images), point-wise segmentation (point clouds), and detailed annotations for all vehicles and people. Collecting additional data with our framework is entirely automatic and requires no human annotation of any kind. We demonstrate the effectiveness of our dataset by showing an improvement of up to 5% average precision on the KITTI 3D Object Detection benchmark challenge when state-of-the-art 3D object detection networks are pre-trained with our data. The data and code are available at https://tinyurl.com/y3tb9sxy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle