CODAは世界初の実世界の自動運転コーナーケースデータセットで、1500シーン（フレーム）で構成され、約6000個のコーナーケースを含んでいます。  

CODAは、1000枚の画像からなる検証セットと、500枚の画像からなるテストセットに分割されています。                  

検証セットには27種類のオブジェクトカテゴリの4008個のオブジェクトが含まれており、テストセットには34種類のオブジェクトカテゴリの1929個のオブジェクトが含まれています。このうち、7種類のカテゴリはテストセットには存在しません。

検証セット

コーナーケースのアノテーションは、COCO互換形式で"val/corner_case.json"に保存されています。                  

検証セットの1000シーンのうち、717シーンはONCEから、89シーンはnuScenesから、194シーンはKITTIから取得されています。                  

ライセンスの問題から、nuScenesとKITTIについては、コーナーケースのアノテーションと元のデータセットの対応するサンプルインデックス/トークンのみが提供されています（"val/kitti_indices.json"と"val/nuscenes_sample_tokens.json"）。                 

 ONCEについては、コーナーケースのアノテーションに加えて、"cam03"という名前のカメラで撮影された前面画像も提供しています。                  

ONCEから取得した画像は、"[sequence_id]_[frame_id].jpg"（例：000001_1616005007200.jpg）の形式で命名されています。                 

 必要に応じて、2つの識別子（"sequence_id"と"frame_id"）を使用して、ONCEデータセットから他のデータ（例：ライダー点群）を抽出することができます。                   

データ形式

アノテーションファイルはCOCO形式と一致しており、「images」、「categories」、「annotations」の3つのキーが含まれています。

"images": {
        "file_name":          -- ファイル名。
        "id":                 -- 一意の画像ID。
        "height":           -- 画像の高さ。
        "width":            -- 画像の幅。
        "period":             -- 期間タグ。
        "weather":            -- 天気タグ。
}

"annotations": {
        "image_id":           -- このアノテーションの画像ID。
        "category_id":        -- カテゴリID。
        "bbox":              -- バウンディングボックスの座標 [x, y, w, h]。
        "area":             -- このアノテーションの面積（w * h）。
        "id":                 -- 一意のアノテーションID。
        "iscrowd":            -- このアノテーションが群衆かどうか。
}

"categories": {
        "name":               -- 一意のカテゴリ名。
        "id":                 -- 一意のカテゴリID。
        "supercategory":      -- このカテゴリのスーパーカテゴリ。
}

データアノテーション

すべてのCODA画像に対する画像ドメインタグ（すなわち、期間と天気条件）とクラス付きの2Dバウンディングボックスが提供されています。

セマンティックラベル

CODAのアノテーションは、歩行者、自転車乗り、車両、動物、交通施設、障害物、その他を含む7つのスーパーカテゴリに分類することができ、さらに34の細分化されたカテゴリに分けることができます。さらに、これらのカテゴリは、1）新規クラスのインスタンスと、2）一般的なクラスの新規インスタンスの2つのコレクションに分けることもできます。名前が示すように、一般的なクラスは、既存の自動運転ベンチマークでアノテーションされた一般的なオブジェクトカテゴリ（例：車や歩行者）を表し、新規クラスはその反対（例：犬やベビーカー）を表します。

ドメインタグ

CODAは、すべての画像に対して、期間と天気条件を含むドメインタグも提供しています。具体的には、期間タグを昼または夜のいずれかとしてアノテーションし、天気条件タグを晴れ、曇り、雨から選択しています。画像ドメインタグが、信頼性の高いオブジェクト検出のためにコーナーケースの根本的な理由を掘り下げるのに役立つことを期待しています。