阿波罗Scape swMATH ID: 36630 软件作者： Huang X.，Cheng X.，耿Q.，Cao B.，Zhou D.，Wang P.等人。 描述： 用于自动驾驶的ApolloScape开放数据集及其应用。特别是在过去几年里，自动驾驶引起了极大的关注。自动驾驶汽车的关键技术包括解决诸如3D地图构建、自定位、解析行驶道路和理解对象等任务，这些任务使汽车能够推理和行动。然而，用于训练和系统评估的大规模数据集仍然是开发鲁棒感知模型的瓶颈。本文介绍了ApolloScape数据集[1]及其在自动驾驶中的应用。与来自真实场景的现有公共数据集（如KITTI[2]或Cityscape[3]）相比，ApolloScape包含更大更丰富的标记，包括每个站点的整体语义密集点云、立体、像素语义标记、车道标记标记、实例分割、3D汽车实例、，来自多个站点、城市和白天的各种驾驶视频中每一帧的高精度定位。对于每个任务，它包含的图像数量至少是SOTA数据集的15倍。为了标记这样一个完整的数据集，我们为每个任务开发了各种指定的工具和算法，以加快标记过程，例如联合3D-2D片段标记、视频中的活动标记等。依靠ApolloScape，我们能够开发联合考虑多个任务的学习和推理的算法。本文提出了一种融合摄像机视频、消费级运动传感器（GPS/IMU）和三维语义地图的传感器融合方案，以实现自主驾驶的鲁棒自定位和语义分割。我们表明，在实际应用中，传感器融合和多任务联合学习有助于实现更鲁棒、更精确的系统。我们希望我们的数据集和提出的相关算法能够支持和激励研究人员在计算机视觉领域进一步发展多传感器融合和多任务学习 主页： http://apoloscape.auto 源代码： https://github.com/ApolloScapeAuto/dataset-api 关键词： 计算机视觉；模式识别；arXiv_cs。个人简历；阿波罗Scape；自动驾驶；大型数据集；场景/车道分析；自我本地化；3D理解 相关软件： 基蒂；MS-COCO公司；地图视觉；城市风光；ImageNet公司；H3D（高密度）；10万孟加拉塔卡；nuScenes公司；PointNet（点网）；SYNTHIA数据集；ADE20k公司；VoxelNet公司；语义3D.net；语义KITTI；第2页；摄像头；PASCAL挥发性有机化合物；路易威登国际机场；L5套件；韦莫 引用于： 2文件 标准条款 1出版物描述软件 年份 用于自动驾驶的ApolloScape开放数据集及其应用arXiv公司黄新余、王鹏、程新静、周定福、耿奇川、杨瑞刚 2018 全部的 前5名9位作者引用 1 尤尼萨·阿赫桑 1 樊、傲翔 1 马修·黑根 1 蒋俊军 1 姜兴宇 1 李汉燕 1 马嘉仪 1 王元波 1 严俊驰 2篇连载文章中引用 1 国际计算机视觉杂志 1 计算机图形学和视觉的基础和发展趋势 在1个字段中引用 2 计算机科学（68至XX） 按年份列出的引文