- SODA10M: Towards Large-Scale Object Detection Benchmark for Autonomous Driving [94.1]
我々は,SODA10Mという名の自律走行用大規模物体検出ベンチマークをリリースし,1000万枚の未ラベル画像と6つの代表対象カテゴリをラベル付けした20K画像を含む。 多様性を向上させるために、画像は32の異なる都市で、1フレームあたり10秒毎に異なる気象条件、期間、場所のシーンで収集される。 我々は、既存の教師付き最先端検出モデル、一般的な自己監督型および半教師付きアプローチ、および将来のモデルの開発方法に関するいくつかの知見について、広範な実験と詳細な分析を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (Mon, 21 Jun 2021 13:55:57 GMT)- 1000万枚の未ラベル画像と6つのカテゴリをラベル付けした20Kの画像からなるデータセット。多くの都市、気象条件、時間帯などが含まれていて自動運転をターゲットにしている。
- ライセンスはCC BY-NC-SA 4.0のよう。商用利用はできないが研究用途として貴重なりソース。データはhttps://soda-2d.github.io/から確認可能。