以下のツイートをしたところ、結構話題になりました。
強そう。。。
この世の全てのビジョン機器を組み合わせている。。。https://t.co/b9x5G2mHXe pic.twitter.com/aZQFAnH34k— 塩野入 渉 ／ Wataru Shionoiri (@DenDenBlog1) October 1, 2021
今回は、この論文が発表したデータセットについて詳しく解説していこうかと思います。
論文自体はいわゆるデータセット論文で、技術的な貢献をしたものというよりも、標準的なデータセットを作成して研究コミュニティに貢献しています。
そのため論文の詳しい内容よりも、どのようなデータセットなのかを見ていきます。
データセットの背景
このデータセットはIROS 2021で開催された「THE HILTI SLAM-CHALLENGE」に利用されたものです。
SLAMの精度を競うコンペティションで、移動した軌道と自己位置推定の精度が評価されました。
魔法の杖によりあらゆるビジョンデータを収集
このデータセットは、以下のような謎の杖で作成されています。
杖にはありとあらゆるビジョンセンサが取り付けられています。
さらに、そのセンサのCADまで公開されています。
SLAMの評価
提案されたSLAMシステムの評価は、evoというライブラリをもとに行われています。
評価関数についても、GitHubで全て公開されています。
コンペの結果
結果は、ホームページに公開されており、以下のようなっていました。
1位のMegviiが気になりますが、中国系のAIベンチャーらしいです。
イメージとしては、中国版PFNというかんじでしょうか。
まとめ
SLAMのコンペというは珍しく、非常に面白い試みだったと思います。
装置を見ると、正解ようのデータセットを作るだけでかなり大変ことがわります。
私自身は、SLAMをいじった経験はないですが、必要な時にはこのデータセットで評価を行いたいと思います。
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