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#82
summarized by : Haruhi Shida
どんな論文か？
自動運転における物体検出のための，実環境道路コーナーケースデータセットであるCODAを提案．CODAはnuScene，KITTI，ONCEなどのデータセットを元に，COPGフレームワークを用いて作成されている．既存のデータセットで学習した検出器に，コーナーケースに対する頑健性がないことをCODAを使った実験ベースで示した．
新規性
これまで評価することができなかった，コーナーケースに対する物体検出の精度を評価できるデータセットを新たに提供した．また，COPGというカメラやLidarなどのセンサーデータのみで構成される汎用的なパイプラインを用いて，効率的に多くのコーナーケースデータセットを作成することができることを示した．
結果
CODAを用いて，既存の物体検出器のコーナーケースに対する頑健性を評価指標mARで評価した．結果は画像の通りで，すべてのアーキテクチャの精度が下がった．このことからコーナーケースに頑健な物体検出器は未だ開発されていないことがわかった．
また，COPGを用いることでコーナーケースデータセット作成時のアノテーションコストが90%削減された．
その他（なぜ通ったか？等）
【Github】
https://coda-dataset.github.io
【添付した写真】
CODAで既存の物体検出器を評価した結果．
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