여러 지역의 주행 관측
센서 자료를 수집한 장소가 달라지면 도로와 배경, 객체의 분포도 달라질 수 있다. 자료는 여러 도시와 교외 지형을 포함해 이러한 차이와 인지 모델의 일반화를 연구한다.
동기화와 보정
라이다와 카메라 관측은 동기화하고 보정한 형태로 제공된다. 초기 논문이 소개한 구성은 각각 20초인 장면 1,150개이며, 이후 배포 전체의 현재 규모를 뜻하는 수치는 아니다.
객체와 시간의 표지
카메라 영상의 이차원 상자와 라이다의 삼차원 상자에 프레임 사이에서 일관된 객체 식별자가 붙는다. 정적인 검출뿐 아니라 시간에 따른 추적을 평가할 수 있다.
규모와 일반화의 연구
초기 연구는 이차원·삼차원 검출과 추적의 기준 모델을 제공했다. 자료의 양과 지역 차이가 삼차원 검출 성능에 미치는 영향도 분석했다.
관련 문서
라이다 / 점군 / FastFlow3D / ZeroFlow / MemReg 점군 정합 / 객체 검출