V2V4Real

该数据集是一个涵盖实际场景的协作车辆到车辆（V2V）感知数据集，其广泛性和真实性为研究多代理系统中的协作感知提供了坚实基础。该数据集的性能评估采用了平均精度（AP）指标，在交并比（IoU）阈值分别为0.5和0.7的情况下进行。数据集按照训练、验证和测试的比例划分为14,210、2,000和3,986个样本，以便于进行协作感知在多代理系统中的应用研究任务。

This dataset is a real-world collaborative vehicle-to-vehicle (V2V) perception dataset. Its broad coverage and authenticity lay a solid foundation for research on collaborative perception in multi-agent systems. For performance evaluation, the Average Precision (AP) metric is adopted, with Intersection over Union (IoU) thresholds set to 0.5 and 0.7 respectively. The dataset is partitioned into training, validation and test subsets with 14,210, 2,000 and 3,986 samples respectively, facilitating research tasks on the application of collaborative perception in multi-agent systems.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

V2V4Real是一个基于实际场景的协作车辆到车辆（V2V）感知数据集，具有广泛性和真实性，专为多代理系统协作感知研究设计。数据集采用平均精度（AP）在交并比（IoU）阈值0.5和0.7下进行评估，并划分为14,210个训练样本、2,000个验证样本和3,986个测试样本，以支持相关任务的研究。