Apr, 2024
SEVD：用于自身和固定交通感知的合成事件视觉数据集
SEVD: Synthetic Event-based Vision Dataset for Ego and Fixed Traffic Perception
Manideep Reddy Aliminati, Bharatesh Chakravarthi, Aayush Atul Verma, Arpitsinh Vaghela, Hua Wei...
TL;DR最近，事件驱动视觉传感器受到了自动驾驶应用的关注，因为传统的 RGB 相机在处理具有挑战性的动态条件时存在局限性。然而，现实世界和合成的事件驱动视觉数据集的可用性仍然有限。为了填补这一空白，我们提出了 SEVD，这是一种首个使用 CARLA 模拟器中的多个动态视觉传感器的多视点自我和固定感知合成的事件驱动数据集。数据序列记录在不同的光照条件（中午、夜间、黄昏）和天气条件（晴朗、多云、潮湿、多雨、雾霾）下进行，具有域漂移（离散和连续）。SEVD 跨越城市、郊区、乡村和高速公路场景，涵盖了各类物体（汽车、卡车、货车、自行车、摩托车和行人）。除了事件数据，SEVD 还包括 RGB 图像、深度图、光流、语义和实例分割，有助于全面了解场景。此外，我们使用最先进的事件驱动方法（RED，RVT）和基于帧的方法（YOLOv8）评估数据集的交通参与者检测任务，并提供基准标准进行评估。此外，我们进行实验评估合成事件驱动数据集的泛化能力。数据集可在此 https URL 获得。