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目前对于主动驾驶数据集你想晓得的，应该都在这里了，这是「整数智能」主动驾驶数据集八大系列分享之系列三：
「本期划重点」
- Road Marking 数据集是专门为为评估路线标线检测和辨认的性能而设计的数据集，简直蕴含了美国路线上所有常见的标记
- Unsupervised Llamas 数据集是是最大的高质量车道标记数据集之一
由卡尔斯鲁厄理工学院公布的 KITTI Road 数据集是目前主动驾驶畛域最重要的测试集之一，KITTI 次要针对主动驾驶畛域的图像处理技术，次要利用在主动驾驶感知和预测方面，其中也波及定位和 SLAM 技术
「八大系列概览」
主动驾驶数据集分享是整数智能推出的一个全新分享系列，在这个系列中，咱们将介绍目前为止各大科研机构和企业推出的所有公开主动驾驶数据集。数据集次要分为八个系列：
- 系列一：指标检测数据集
- 系列二：语义宰割数据集
- 系列三：车道线检测数据集
- 系列四：光流数据集
- 系列五：Stereo Dataset
- 系列六：定位与地图数据集
- 系列七：驾驶行为数据集
- 系列八：仿真数据集
01「Unsupervised Llamas」
- 公布方：BoschN.A.Research
- 下载地址：
https://unsupervised-llamas.c… - 论文地址：
https://openaccess.thecvf.com… - 公布工夫：2019 年
- 简介：该数据集是最大的高质量车道标记数据集之一，通过该数据集，公布方提供了一个基准和基线
特色
- 包含 100,042 张有标签的车道标记图像，来自约 350 公里的驾驶记录
- 生成标记图像的管道利用主动创立的地图将标记投射到相机图像中，并依附优化程序来进步标签的准确性
- 蕴含像素级的虚线标注，每个标记的二维和三维端点以及连贯标记的车道关联
02「BDD」
- 公布方：加州大学伯克利分校
- 下载地址：
https://bdd-data.berkeley.edu/ - 论文地址:
https://arxiv.org/pdf/1805.04… - 公布工夫：2018 年
- 简介：这是过后用于计算机视觉钻研的最大，最多样化的开放式驾驶视频数据集。此外该数据集也实用于行人辨认，因为它蕴含的行人实例比此前的专用数据集还多
特色
- 数据集从每个视频的第 10 秒采样一个关键帧，并为这些关键帧提供正文
- 它们在多个级别进行标记：图像标记、路线对象边界框、可驾驶区域、车道标记和全帧实例宰割
- 这些正文能够帮忙理解不同类型场景中数据和对象统计信息的多样性
03「ApollpScape」
- 公布方：BoschN.A.Research
- 下载地址：
http://apolloscape.auto/scene… - 论文地址:
https://arxiv.org/pdf/1803.06… - 公布工夫：2018 年
- 简介：百度阿波罗数据集包含轨迹预测、3D 激光雷达指标检测和跟踪、场景解析、车道语义宰割、3D 汽车实例宰割、平面和修复数据集等
特色
- 车道语义宰割：110,000 多帧的高质量的像素级语义宰割数据
- 3D 物体检测和追踪数据集：在中国北京的各种照明条件和交通密度下收集
04「CULane」
- 公布方：香港大学
- 下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1KUtz… - 论文地址:
https://ojs.aaai.org/index.ph… - 公布工夫：2018 年
- 简介：这是一个大规模的具备挑战性的数据集，用于交通车道检测的学术研究
特色
- 由装置在北京六辆由不同司机驾驶的不同车辆上的摄像机收集
- 采集超过 55 小时的视频，提取 133235 帧
- 该数据集被分为 88880 张图像作为训练集，9675 张作为验证集，34680 张作为测试集。测试集被分为失常和 8 个挑战类别
05「VPGNet」
- 公布方：KAIST
- 下载地址：
https://github.com/SeokjuLee/… - 论文地址：
https://openaccess.thecvf.com… - 公布工夫：2017 年
- 简介：这是一个车道标记检测和辨认基准数据集
特色
- 包含大概 20,000 张图像，有 17 个车道和路线标记类别
- 设计了一个对立的端到端可训练的多任务网络，联结解决车道和路线标记的检测和辨认
- 包含白天（无雨，雨，大雨）和夜间这四种状况，在首尔开车的三个星期内拍摄
- 原始视频（30 帧）以 1Hz 的距离采样，生成图像数据
06「TuSimple」
- 公布方：TuSimple
- 下载地址：
https://github.com/TuSimple/t… - 论文地址:
https://arxiv.org/pdf/2005.08… - 公布工夫：2017 年
- 简介：这是一个车道线辨认数据集，由主动驾驶公司 Tusimple 对外公开公布，包含 raw_file、lanes 和 h_samples 这三个字段
特色
- 每条线实际上是点序列的坐标汇合，而不是区域汇合
- 车道线实际上不只是路线上的标线，虚线被当作一种实线解决
- 训练集包含 3626 个视频剪辑，3626 个带标注的帧，测试集包含 2782 个视频剪辑
- 采集条件：中等天气条件，白天不同的工夫，2 车道/3 车道/4 车道/或更多，不同的交通状况
07「Road Marking」
- 公布方：本田研究所
- 下载地址：
www.ananth.in/RoadMarkingDataset.html. - 论文地址：
https://sci-hub.se/10.1109/iv… - 公布工夫：2012 年
- 简介：Road Marking 数据集是专门为为评估路线标线检测和辨认的性能而设计的数据集，简直蕴含了美国路线上所有常见的标记
特色
- 该数据集由车载摄像头拍摄的视频组成，视频笼罩在不同的天气、照明和路线条件下，美国加州城市和市区路线上的场景，简直蕴含了美国路线上所有常见的标记
- 数据集中共 29 段视频，共蕴含 28614 个帧、1208 个正文过的路线标记
08「TRoM」
- 公布方：清华大学
- 下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1kVft… - 论文地址：
https://sci-hub.se/10.1109/it… - 公布工夫：2017 年
- 简介：TRoM 的基准数据集可用于检测交通场景中的可驾驶路线区域和其余要害物体，如障碍物和地标，用于与主动驾驶汽车和 ADAS 相干的交通场景的语义宰割，是高级驾驶辅助零碎（ADAS）和主动驾驶汽车的根底
特色
- 该数据集蕴含超过 700 个有代表性的场景、19 个类别的路标。该数据集可用于检测城市场景中的路标类别，涵盖了工夫、天气和交通负荷的全副范畴，并通过正文工具包促成丰盛数据集的内容
- TRoM 的指标是分别路面上的路标，其余物体如行人和机动车则不被辨认
- 该数据集蕴含 RGB 彩色图像，分辨率为 1280×960 像素。该数据集采纳了三局部组成的宰割模式 局部：训练数据集、验证数据集和测试数据集
09「KITTI Road」
- 公布方：卡尔斯鲁厄理工学院
- 下载地址：
http://www.cvlibs.net/dataset… - 论文地址：
https://openaccess.thecvf.com… - 公布工夫：2013 年
- 简介：KITTI Road 是目前主动驾驶畛域最重要的测试集之一，KITTI 次要针对主动驾驶畛域的图像处理技术，次要利用在主动驾驶感知和预测方面，其中也波及定位和 SLAM 技术
特色
- 该数据集场景蕴含卡尔斯鲁厄城市道路和农村地区，每张图像最多可显示 15 辆汽车和 30 名行人
- KITTI Road 是路线和车道预计基准，由 289 个训练和 290 个测试图像组成。它蕴含三种不同类别的路线场景： uu – 城市无标记（98/100） um – 城市标记（95/96） um – 城市多个标记车道（96/94） 城市
10「CalTech Lanes」
- 公布方：加州理工学院
- 下载地址：
http://www.mohamedaly.info/da… - 论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1411.71… - 公布工夫：2008 年
- 简介：该数据集由加州理工学院为验证更加鲁棒的车道线检测算法而制作，采集地点为城市街道。在此之前的车道线数据大多在公路上采集，相比之下在城市街道中的车道线辨认会更有挑战
特色
- 加州理工学院车道数据集包含四个片段，这些片段在一天中的不同工夫在加利福尼亚州帕萨迪纳的街道上拍摄
- 存档蕴含 1225 个独自的帧，这些帧是从装置在 Alice 上的相机拍摄的，此外还有标记的通道
- 数据集分为四个独自的剪辑：cordova1（250 帧）、cordova2（406 帧）、washington1（337 帧）和 washington2（232 帧）
正文完
