Argoverse-HD 是一个关于流媒体物体检测的数据集，包括实时物体检测、视频物体检测、跟踪和短期预测。该数据集包含了 Argoverse 1.1 的视频数据，总共有 7 万个图像帧和 130 万个边界框，这些视频具有 MS COCO 风格的标注和轨迹 ID，分辨率为 1920 x 1200 @ 30 FPS。这些标注与 COCO 是向后兼容的，因此研究人员可以在这个数据集上直接评估 COCO 预训练模型，进而估计模型的效率或跨数据集泛化能力。
Argoverse-HD 是用于流感知挑战赛的数据集，其中包括两个赛道：
- 单一检测（实时物体检测）：在这个赛道上，参赛者将开发单帧物体检测器，类似于 COCO 和 LVIS 挑战。关键的区别是评估将通过流媒体的准确性对延迟进行评分。
- 全堆栈：在这个赛道上，方法是不受限制的。然而最有可能的是，跟踪和预测将被用来补偿探测器的延迟。
默认情况下，所有提交的文件都由 V100 GPU 的官方工具包测量其延迟。
