#66
summarized by : Hiroki Yamamoto
BDD100K: A Diverse Driving Dataset for Heterogeneous Multitask Learning

どんな論文か?

自動車運転のデータセット「BDD100K」を提案した。 主な特徴は次の通り 1. 複数パタンのシーン(city, residental area etc..) 2. 複数の地理(New York etc..) 3. 複数のタスク(Object Detection, Trackingなど) 4. 動画数100K また、著者自らがこれらのタスクに対して、ベンチマークを行っている。
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新規性

膨大な動画、様々なシーン、地理に対応、 また、ヘテロジーニアスなモデルの学習や検証が可能なデータセット

結果

データセットの構築とベンチマークの結果が存在する。

その他(なぜ通ったか?等)