YUTO MMS: A comprehensive SLAM dataset for urban mobile mapping with tilted LiDAR and panoramic camera integration
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
The York University Teledyne Optech (YUTO) Mobile Mapping System (MMS) Dataset, encompassing four sequences totaling 20.1 km, was thoroughly assembled through two data collection expeditions on August 12, 2020, and June 21, 2019. Acquisitions were performed using a uniquely equipped vehicle, fortified with a panoramic camera, a tilted LiDAR, a Global Positioning System (GPS), and an Inertial Measurement Unit (IMU), journeying through two strategic locations: the York University Keele Campus in Toronto and the Teledyne Optech headquarters in City of Vaughan, Canada. This paper not only delineates the comprehensive overview of the YUTO MMS dataset, delving into aspects such as the collection procedure, sensor configuration, synchronization, data structure and format but also presents a robust benchmark of prevailing Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems. By subjecting them to analysis utilizing the introduced dataset, this research lays a foundational baseline for ensuing studies, thereby contributing to advancements and enhancements in the SLAM-integrated mobile mapping system. The dataset can be downloaded from: https://ausmlab.github.io/yutomms/.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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