Synthehicle: 가상 도시에서 다중 차량 다중 카메라 추적

스마트 시티 애플리케이션, 예를 들어 지능형 교통 라우팅이나 사고 방지 등은 차량의 정확한 위치 추정과 추적을 위해 컴퓨터 비전 방법에 의존합니다. 정확하게 라벨링된 데이터의 부족으로 인해, 여러 카메라에서 3D로 차량을 감지하고 추적하는 것은 탐구하기 어려운 문제입니다. 본 연구에서는 다수의 차량을 추적하고 분할하는 데 사용되는 다중 중첩 및 비중첩 카메라 화면에 대한 대규모 합성 데이터셋을 제시합니다. 기존 데이터셋들이 2D 바운딩 박스에 대한 추적 지식만 제공하는 것과 달리, 우리의 데이터셋은 카메라 좌표와 세계 좌표에서의 3D 바운딩 박스, 깊이 추정, 인스턴스 분할, 의미론적 분할 및 팬옵틱 분할에 대한 완벽한 라벨을 추가로 포함하고 있습니다. 이 데이터셋은 64개의 다양한 낮, 비, 새벽, 그리고 밤 장면에서 340대의 카메라로 촬영된 17시간의 라벨링된 동영상 자료로 구성되어 있으며, 이는 현재까지 가장 광범위한 다중 대상 다중 카메라 추적용 데이터셋입니다. 우리는 감지, 차량 재식별(re-identification), 단일 및 다중 카메라 추적에 대한 베이스라인을 제공합니다. 코드와 데이터는 공개적으로 이용 가능합니다.