Data Structure ?
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*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
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スタンフォード視覚と学習ラボの研究チームは、「JRDB：人間環境でのナビゲーションにおける視覚認知のためのデータセットとベンチマーク」という研究論文の中で、彼らが社交移動マニピュレータ JackRabbot から収集した新しいデータセット JRDB を紹介しました。
このデータセットには、64 分間のマルチモードセンサーデータが含まれており、15 fps の立体円筒 360 度 RGB ビデオ、2 つの Velodyne 16 レーザーレーダーの 3D 点群、2 つの Sick レーザーレーダーの線状 3D 点群、音声信号、30 fps の RGBD ビデオ、360 度球形魚眼レンズで撮影した画像、およびロボット車輪のエンコーダー値が含まれています。
このデータセットには、従来代表されていなかったシーン（例えば屋内環境や歩行者エリア）からのデータが含まれており、これらのデータは固定およびナビゲーションロボットプラットフォームから収集されています。このデータセットには、シーン内のすべての人の周りの 5 つの個別のカメラにわたって 230 万個以上のバウンディングボックスがアノテーション付けされており、関連する 180 万個の 3D 直方体も含まれており、合計で 3500 本以上の時間的に一貫した軌跡が含まれています。
その他、研究チームは 2D および 3D の人検出と追跡についてベンチマークと評価指標を策定しました。将来的にさらなるアノテーションが行われる予定のデータセットを利用して、研究チームはロボットの自律ナビゲーションや、人間環境における社交ロボット周辺のすべての認知タスクの研究に新しいデータソースとテストプラットフォームを提供することを目指しています。
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