自動(dòng)駕駛方向開源數(shù)據(jù)集資源匯總

作者：智駕最前沿 2022-08-01 11:08:35

本文收集了關(guān)于自動(dòng)駕駛的一些開源數(shù)據(jù)集。

?城市景觀圖像對(duì)數(shù)據(jù)集

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城市景觀數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集主頁(yè)）包含從德國(guó)駕駛的車輛中拍攝的標(biāo)記視頻。此版本是作為 Pix2Pix 論文的一部分創(chuàng)建的已處理子樣本。數(shù)據(jù)集包含來(lái)自原始視頻的靜止圖像，語(yǔ)義分割標(biāo)簽與原始圖像一起顯示在圖像中。這是語(yǔ)義分割任務(wù)的最佳數(shù)據(jù)集之一。

自動(dòng)駕駛汽車的語(yǔ)義分割數(shù)據(jù)集

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該數(shù)據(jù)集提供通過(guò) CARLA 自動(dòng)駕駛汽車模擬器捕獲的數(shù)據(jù)圖像和標(biāo)記語(yǔ)義分割。該數(shù)據(jù)集可用于訓(xùn)練 ML 算法以識(shí)別圖像中汽車、道路等的語(yǔ)義分割。

BDD100K駕駛視頻數(shù)據(jù)集

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UCB的全天候全光照大型數(shù)據(jù)集，包含1,100小時(shí)的HD錄像、GPS/IMU、時(shí)間戳信息，100,000張圖片的2D bounding box標(biāo)注，10,000張圖片的語(yǔ)義分割和實(shí)例分割標(biāo)注、駕駛決策標(biāo)注和路況標(biāo)注。官方推薦使用此數(shù)據(jù)集的十個(gè)自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)：圖像標(biāo)注、道路檢測(cè)、可行駛區(qū)域分割、交通參與物檢測(cè)、語(yǔ)義分割、實(shí)例分割、多物體檢測(cè)追蹤、多物體分割追蹤、域適應(yīng)和模仿學(xué)習(xí)。

CULane數(shù)據(jù)集

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CULane 是一個(gè)大規(guī)模的具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集，用于交通車道檢測(cè)的學(xué)術(shù)研究。它是由安裝在北京不同司機(jī)駕駛的六輛不同車輛上的攝像頭收集的。收集了超過(guò) 55 小時(shí)的視頻，提取了 133,235 幀。在每一幀中，交通車道都用三次樣條手動(dòng)注釋。對(duì)于車道標(biāo)記被車輛遮擋或看不見的情況，仍根據(jù)上下文進(jìn)行車道注釋。障礙物另一側(cè)的車道沒(méi)有注釋。在這個(gè)數(shù)據(jù)集中，主要關(guān)注的是四車道標(biāo)記的檢測(cè)，這在實(shí)際應(yīng)用中是最受關(guān)注的。其他車道標(biāo)記沒(méi)有注釋。

非洲地區(qū)交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集

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兩個(gè)開源數(shù)據(jù)集僅用于提取非洲地區(qū)使用的交通標(biāo)志。該數(shù)據(jù)集包含來(lái)自所有類別的 76 個(gè)類，例如，監(jiān)管、警告、指南和信息標(biāo)志。該數(shù)據(jù)集總共包含 19,346 張圖像和每個(gè)類別至少 200 個(gè)實(shí)例。

Argoverse數(shù)據(jù)集

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Argoverse針對(duì)的任務(wù)：3D追蹤和動(dòng)作預(yù)測(cè)，兩個(gè)任務(wù)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集其實(shí)是獨(dú)立的，只是采集設(shè)備和采集地點(diǎn)一樣而已。提供了360度的視頻和點(diǎn)云信息，并根據(jù)點(diǎn)云重建了地圖，全天候全光照。標(biāo)注了視頻和點(diǎn)云中的3D bounding box。3D追蹤的數(shù)據(jù)集包含113段15-30秒的視頻，動(dòng)作預(yù)測(cè)中包含323,557段5秒的視頻（總計(jì)320小時(shí)）。數(shù)據(jù)集的主要亮點(diǎn)還是在原始數(shù)據(jù)和地圖的聯(lián)動(dòng)上。

駕駛模擬器車道檢測(cè)數(shù)據(jù)集

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該數(shù)據(jù)集由 Carla 駕駛模擬器生成的圖像組成。訓(xùn)練圖像是由安裝在模擬車輛中的行車記錄儀捕獲的圖像。標(biāo)簽圖像是分割掩碼。標(biāo)簽圖像將每個(gè)像素分類為：左側(cè)車道邊界的和右側(cè)車道邊界。與該數(shù)據(jù)集相關(guān)的挑戰(zhàn)是訓(xùn)練一個(gè)能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)驗(yàn)證數(shù)據(jù)集的分割掩碼的模型。

道路上自動(dòng)駕駛汽車數(shù)據(jù)集

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該數(shù)據(jù)集為自動(dòng)駕駛車輛提供了易于使用的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。提供駕駛視頻中每一幀對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)向角、加速度、剎車和檔位。這段視頻是使用安裝在汽車擋風(fēng)玻璃上的攝像頭錄制的，該汽車沿著印度喀拉拉邦的道路行駛。

加州理工學(xué)院行人數(shù)據(jù)集

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加州理工學(xué)院行人數(shù)據(jù)集由大約 10 小時(shí)的 640x480 30Hz 視頻組成，該視頻取自在城市環(huán)境中通過(guò)常規(guī)交通行駛的車輛。注釋了大約 250,000 幀（在 137 個(gè)大約分鐘長(zhǎng)的片段中），總共 350,000 個(gè)邊界框和 2300 個(gè)行人。

CamSeq 2007數(shù)據(jù)集

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CamSeq是一個(gè)地面數(shù)據(jù)集，可自由用于視頻目標(biāo)識(shí)別中的研究工作。該數(shù)據(jù)集包含 101 個(gè) 960x720 像素的圖像對(duì)。每個(gè)掩碼都由文件名之外的“_L”指定。所有圖像（原始圖像和真實(shí)圖像）均為未壓縮的 24 位彩色 PNG 格式。

該數(shù)據(jù)集最初是針對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的問(wèn)題而設(shè)計(jì)的。此序列描繪了從一輛動(dòng)感的汽車拍攝的劍橋市的動(dòng)感駕駛場(chǎng)景。這是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集，因?yàn)槌似嚨淖晕疫\(yùn)動(dòng)之外，其他汽車，自行車和行人也有自己的運(yùn)動(dòng)，而且它們經(jīng)常相互堵塞。

真實(shí)的工業(yè)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集

有媒體收集了大量工業(yè)界、產(chǎn)業(yè)界的真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)集，共有高達(dá)1473GB高質(zhì)量?jī)?nèi)部數(shù)據(jù)集資源。數(shù)據(jù)集均來(lái)自于真實(shí)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，由產(chǎn)業(yè)合作伙伴和媒體搜集和提供。