Description
| 데이터 정의 | 자율주행 차량에서 주변 동적객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출하기 위한 인공지능 학습 및 평가 데이터 셋 |
| 데이터 수집 | 자율주행 센서 데이터 수집차량을 이용한 수집 - 수집차량1: 제네시스 G80
- 센서: 라이다x1 Hesai Pandar64 (64Ch), 카메라x2 PointGrey CM3-U3-31S4C-CS - 수집주기: 10 Hz - 수집환경: 지역-경기, 세종, 대전 등, 시간-주간 및 야간 - 수집차량2: 카니발
- 센서: 라이다x1 Hesai Pandar128 (128Ch), Machine Vision 카메라x6 - 수집주기: 10 Hz - 수집환경: 지역-서울, 경기, 대전 등, 시간-주간 및 야간 |
| 데이터 형태 | - 데이터 파일 . LiDAR Point Cloud 데이터 (.bin) . 레이블 파일 (.txt)(space-separated value) * x y z dx dy dz heading_angle category_name * 상세 내용은 아래 링크 참조 * https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet/blob/master/docs/CUSTOM_DATASET_TUTORIAL.md - 클래스 구분 . 3종: Vehicle, Pedestrian, Cyclist |
| 데이터 통계 | - 데이터 수 . 학습 데이터: 17,174 프레임 . 평가 데이터: 9,519 프레임
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| 데이터 샘플 이미지 |
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| 담당자 | ETRI 김주영 선임 / kimjy@etri.re.kr, 042-860-5157 |
데이터 파일은 분할 압축으로 되어 있으며 6개 모두 받아서 압축 해제를 해주시기 바랍니다.
학습데이터가 올바르게 비식별화 되지 않았거나 부적절한 데이터를 발견하셨다면 위 전자메일로 알려주면 즉시 조치하도록 하겠습니다.