BLVD は、自動運転用に構築された大規模な 5D セマンティック データ セットで、動的な 4D (3D+時間) 追跡、5D (4D+ インタラクティブ) インタラクティブ イベント認識、および意図予測タスクをサポートできます。 このデータセットには、合計 120,000 フレームの 654 個の高解像度ビデオ クリップが含まれています。これには、249,129 個の 3D アノテーション フレーム、追跡用の 4,902 個の独立したフレーム (全長 214,922 ポイント)、5D インタラクティブ イベント認識用の 6,004 個の有効セグメント、および 5D インテント予測用の 4,900 個のフレームが含まれます。

引用

@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}
}