在Sim2Real领域适应任务中,我们研究如何利用领域适应方法减少合作3D检测任务中的领域差异。我们将目标领域定义为V2V4Real数据集,源领域定义为大规模仿真数据集OPV2V[3]。参与者应利用领域适应算法使合作检测模型生成领域不变特征。评估将在V2V4Real数据集的测试集上进行,指标与3D目标检测任务相同。 最终的结果如下图:...
V2X-Sim 2.0 是用于车辆到一切(V2X)感知评估的综合多模态基准,由 CARLA 和微交通模拟器 SUMO 联合仿真。 它由 3 个 CARLA 城镇交叉口的 20 秒交通流中的 100 个场景组成,包含 37.2k 训练数据、5k 验证数据和 5k 测试数据。 每个场景有 2-5 个 CAV,配备 6 个摄像头和 1 个 32 通道 LiDAR,以及 GPU ...
V2X-Sim 2.0 是用于车辆到一切(V2X)感知评估的综合多模态基准,由 CARLA 和微交通模拟器 SUMO 联合仿真。 它由 3 个 CARLA 城镇交叉口的 20 秒交通流中的 100 个场景组成,包含 37.2k 训练数据、5k 验证数据和 5k 测试数据。 每个场景有 2-5 个 CAV,配备 6 个摄像头和 1 个 32 通道 LiDAR,以及 GPU ...
尽管V2VNet已经证明了其在提高自动驾驶系统性能和安全性方面的潜力，但仍有待于更多的研究来探索如何进一步优化数据处理和融合策略。新开发的V2V-Sim数据集为评估和推动V2V方法的发展提供了强有力的工具。总的来说，V2VNet作为一项突破性的技术，不仅在理论和实践上推动了自动驾驶的边界，还为我们理解如何...
本文提出的OPV2V数据集是首个大型公开的V2V协同感知仿真数据集,它主要由最流行的自动驾驶仿真器CARLA以及协同驾驶仿真框架OpenCDA联合收集,主要特点有: 该数据集共有73个不同的场景,每个场景在25s内并且有多辆自动驾驶汽车+趋近真实的交通流出现,在相同的时间戳下包含着多辆自动驾驶汽车的3D点云与相机RGB数据。