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tier4 · Sep 5, 2024 · d10a6e4 · d10a6e4
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commit d10a6e4
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diff --git a/docs/overview/index.en.md b/docs/overview/index.en.md
@@ -39,10 +39,11 @@ The details of the node's operation are shown in the figure below.
 1. Acquire rosbags for evaluation using a real-world vehicle.
 2. Filter the acquired rosbags to contain only sufficient input topics in required period of time
    - For this purpose please use [ros2bag_extensions](https://github.com/tier4/ros2bag_extensions) package (developed by TIER IV). To properly filter the input rosbag:
+   - See docs/use_case/ documentations for which topics to leave in the filter.
 3. Create an evaluation scenario
    1. Example scenarios could be found in the repository's [sample folder](https://github.com/tier4/driving_log_replayer_v2/tree/main/sample)
    2. Refer to the [format definition](../result_format/index.md) section of this document for description contents.
-4. If the node should test obstacle_segmentation or perception stacks, please annotate with an annotation tool that supports conversion to t4_dataset.
+4. If the node should test obstacle_segmentation, perception, perception_2d, or traffic_light stacks, please annotate with an annotation tool that supports conversion to t4_dataset.
    1. [Deepen.AI](https://www.deepen.ai/) is available.
    2. By adding conversion functionality to [perception_dataset](https://github.com/tier4/tier4_perception_dataset), it becomes possible to use other annotation tools as well.
 5. Perform the evaluation.
diff --git a/docs/overview/index.ja.md b/docs/overview/index.ja.md
@@ -38,10 +38,11 @@ driving_log_replayer_v2 の評価ノードは、以下のように動作しま
 1. 評価用の rosbag を実車で取得する
 2. 取得した rosbag を必要な時間、topic だけ残るようにフィルタする
    - フィルタ処理には TIER IV で開発した [ros2bag_extensions](https://github.com/tier4/ros2bag_extensions) を使用する
+   - フィルタでどのtopicを残すかは、docs/use_case/のドキュメント参照
 3. シナリオを作成する
    1. [sample folder](https://github.com/tier4/driving_log_replayer_v2/tree/main/sample) 内にシナリオの例あり
    2. 記述内容は[フォーマット定義](../result_format/index.md)を参照
-4. ユースケースが obstacle_segmentation, perception の場合、t4_dataset への変換に対応したアノテーションツールでアノテーションを実施する。
+4. ユースケースが obstacle_segmentation, perception, perception_2d, traffic_light の場合、t4_dataset への変換に対応したアノテーションツールでアノテーションを実施する。
    1. [Deepen.AI](https://www.deepen.ai/)が利用可能
    2. [perception_dataset](https://github.com/tier4/tier4_perception_dataset)に変換機能を追加すれば他のアノテーションツールも使用可能になる
 5. 評価を実行する。