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Enregistrement W6949012962 · doi:10.5281/zenodo.10667878

Artifacts for the paper "Concretization of Abstract Traffic Scene Specifications Using Metaheuristic Search"

2024· dataset· en· W6949012962 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typedataset
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Medicine and Tropical Health
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverlaySegmentationGround truthImage segmentationSemantics (computer science)Image (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This deposit contains measurement data and additional artifacts pertaining to the Concretization of Abstract Traffic Scene Specifications Using Metaheuristic Search" paper. Specifically, the artifacts are divided into 6 directories: 0-config/ contains configuration files use to generate input scene specifications (using Scenic) with various number of actors. 1-data/ contains the generated input scene specifications for each map and actor size. It also contains additional scene specifications used for RQ3 (in the `zalaFullcrop/` subfolder). 2-results/ contains measurement results (i.e. (1) visualizations of generated scenes and (2) corresponding scene specifications containing exact positions of each vehicle, as well as (3) measurement data) for each research question. 3-figures/ contains figures derived from the contents of `results/` (including additional figures not included in the publication). 4-TestingSemanticSegmentation/ contains artifacts related to the integration of the CARLA simulator and of three computer-vision components: 0-sceneConfig/ contains configuration files used to generate scenes. 1-scenesWithExactCoordinates/ contains (1) visualizations of generated scenes and (2) corresponding Scenic-compatible scene specifications containing exact positions of each vehicle. 2-staticImages/ contains dashcam images for generated scenes and corresponding ground truth semantic segmentation, obtained through the CARLA integration. 3-predictions/ contains predicted semantic segmentation results (and their overlay on top of the corresponding dashcam image) obtained using three computer-vision components. 4-videos/ contains videos of generated scenes running with the default AV stack included in CARLA. 5-metrics contains initial measurement data for the predicted semantic segmentation. 5-simulationVideos/ contains videos of two scenario-based test cases executed in simulation. The two scenarios are only differenciated by the initial scene, which impacts the outcome of test execution (collision vs. no-collision). All the code of the proposed MHS-based scene concretization approach is implemented as an extension to the Scenic tool, which is available under the 3-Clause BSD License.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0390,007

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.

Tête enseignante Opus0,173
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,122 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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