BLVD ist ein groß angelegter semantischer 5D-Datensatz für autonomes Fahren, der dynamisches 4D-Tracking (3D + zeitlich), interaktive 5D-Ereigniserkennung (4D + interaktiv) und Aufgaben zur Absichtsvorhersage unterstützt. Der Datensatz enthält 654 hochauflösende Videoclips mit insgesamt 120.000 Bildern. Dazu gehören 249.129 annotierte 3D-Frames, 4.902 unabhängige Frames für das Tracking (mit einer Gesamtlänge von 214.922 Punkten), 6.004 gültige Segmente für die interaktive 5D-Ereigniserkennung und 4.900 Frames für die 5D-Absichtsvorhersage.

Zitat

@inproceedings{blvdICRA2019,
title={{BLVD}: Building A Large-scale 5D Semantics Benchmark for Autonomous Driving},
author={Jianru Xue and Jianwu Fang and Tao Li and Bohua Zhang and Pu Zhang and Zhen Ye and Jian Dou},
booktitle={Proc. International Conference on Robotics and Automation, in press},
year={2019}
}