aiMotive 데이터셋: 장거리 인지가 가능한 강건한 자율주행을 위한 다중모달 데이터셋

자율 주행은 컴퓨터 비전 연구 공동체 내에서 인기 있는 연구 분야이다. 자율 주행 차량은 매우 안전성이 중요한 시스템이므로, 실제 도로 환경에 적용하기 위해서는 강건성(robustness) 확보가 필수적이다. 현재 몇몇 공개된 다중 모달 데이터셋이 존재하지만, 대부분 카메라와 LiDAR라는 두 가지 센서 모달리티로 구성되어 있어 악천후 상황에서의 성능이 제한적이다. 또한, 장거리 영역에 대한 레이블 정보가 부족하여 자율 주행 차량의 고속도로 보조 기능을 기반으로 하는 신경망 모델의 학습을 더욱 어렵게 하고 있다. 이를 해결하기 위해, 장거리 인식이 가능한 강건한 자율 주행을 위한 다중 모달 데이터셋을 제안한다. 본 데이터셋은 176개의 장면으로 구성되며, 동기화 및 보정된 LiDAR, 카메라, 레이더 센서를 활용하여 360도 전방 시야를 커버한다. 수집된 데이터는 주간, 야간, 비가 오는 상황을 포함하여 고속도로, 도심, 근교 지역에서 촬영되었으며, 프레임 간 일관된 식별자로 3차원 경계 상자(3D bounding boxes)로 레이블링되어 있다. 또한, 3차원 객체 탐지에 대한 단일 모달 및 다중 모달 기준 모델을 학습시켰다. 데이터는 \url{https://github.com/aimotive/aimotive_dataset}에서 공개되어 있다.