EMT: A Visual Multi-Task Benchmark Dataset for Autonomous Driving in the Arab Gulf Region
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저자
Nadya Abdel Madjid, Murad Mebrahtu, Abdelmoamen Nasser, Bilal Hassan, Naoufel Werghi, Jorge Dias, Majid Khonji
개요
Emirates Multi-Task (EMT) 데이터셋은 아랍 걸프 지역에서 수집된 최초의 공개 자율 주행 데이터셋입니다. 걸프 지역의 고유한 도로 지형, 높은 교통 혼잡, 보행자 의복 및 기상 조건의 차이 등을 포착합니다. 대시캠 관점에서 30,000개 이상의 프레임과 약 570,000개의 주석이 달린 바운딩 박스를 포함하며, 약 150km의 운전 경로를 담고 있습니다. 추적, 궤적 예측, 의도 예측의 세 가지 주요 작업을 지원하며, 각 벤치마크 데이터셋에는 다중 에이전트 추적 실험, 깊은 순차 및 상호 작용 인식 모델을 사용한 궤적 예측 평가, 관찰된 궤적에서 에이전트의 의도를 예측하기 위한 의도 벤치마크 실험 등의 평가가 포함됩니다. 데이터셋은 avlab.io/emt-dataset에서 공개적으로 이용 가능하며, 전처리 스크립트와 평가 모델은 github.com/AV-Lab/emt-dataset에서 이용 가능합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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아랍 걸프 지역의 독특한 교통 환경을 반영하는 최초의 공개 자율 주행 데이터셋 제공.
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다중 작업(추적, 궤적 예측, 의도 예측)을 지원하는 포괄적인 데이터셋.
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다양한 평가 지표와 사전 처리 스크립트, 평가 모델 제공으로 연구 편의성 증대.
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한계점:
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데이터셋의 크기 및 다양성에 대한 추가적인 정보 부족 (예: 다양한 차량 종류, 시간대, 날씨 조건 등의 세부적인 분포).
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데이터 수집 지역의 제한으로 인한 일반화 가능성의 한계.
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데이터셋의 장기적인 유지보수 및 업데이트 계획에 대한 정보 부족.
