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关于自动驾驶:最全自动驾驶数据集分享系列一|目标检测数据集33

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一:

「本期划重点」
Mapillary 推出最大、最多样化的公开交通标志数据集,笼罩寰球六大洲
DTLD 提供差值图像,低分辨率下也能够实现物体辨认
清华大学与腾讯单干,推出 10 万张交通标志高清图像

「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

本文是 < 系列一指标检测数据集 > 的第三篇,下一期咱们将开始介绍语义宰割数据集。

上面共包含 15 个数据集:

01
「Mapillary Traffic Sign Dataset」
公布方:Mapillary

下载地址:

https://www.mapillary.com/dat…

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1909.04422

公布工夫:2020 年

简介:Mapillary 交通标志数据集是世界上最大、最多样化的公开交通标志数据集,用于检测和分类世界各地的交通标志

特色

100,000 张高分辨率图像,52,000 张全副标注,48,000 张局部标注

313 个带有边界框标注的交通标志类别,320,000 个标注的交通标志

多样性:笼罩各种天气、节令、一天中的各种工夫,同时蕴含城市和农村地区路线,图像和交通标志类别的寰球天文范畴,笼罩 6 大洲

02
「DriveU Traffic Light Dataset」
公布方:乌尔姆大学 (Ulm University)

下载地址:

https://www.uni-ulm.de/in/iui…

论文地址

https://doi.org/10.1109/ICRA….

公布工夫:2018 年

简介:数据集提供差值图像,对宽度为 5 像素或更小的对象进行标注,非常适合在非常低的分辨率下进行物体辨认畛域的钻研

特色

188 个视频片段,3366 张标注图片,分辨率为 2048×1024,40951 个标注对象,超过 230,000 个带正文的交通信号

标注:344 个不同的标签类别,2D 标注,交通灯蕴含不同属性如灯的色彩、方向

采集环境:德国 11 个城市,蕴含不同天气和白天不同工夫,2300 公里驾驶途程

采集设施:2 个百万像素级别相机进行采集

03
Tsinghua-Tencent 100K Tutorial
公布方:清华大学

下载地址:

https://cg.cs.tsinghua.edu.cn…

论文地址:

https://cg.cs.tsinghua.edu.cn…

公布工夫:2016 年

大小:10.8G

简介:清华大学根据 100000 张腾讯街景全景图中创立了一个大型交通标志基准。提供了 100000 张蕴含 30000 个交通标志实例的图像。这些图像涵盖了光照度和天气条件的巨大变化

特色

100000 张蕴含 30000 个交通标志实例的图像,图像分辨率为 2048 × 2048,数据来源于腾讯街景数据,该数据集抉择了中国 5 个城市的街景图

蕴含交通标志但不蕴含信号灯

多样性:笼罩不同天气和光照条件下的数据

标注:采纳多边形标注,分为三种类型的交通标志——正告、禁止和强制性的标记,各种标记的散布比例不均

04
「Bosch Small Traffic Lights」
公布方:Bosch(博世)

下载地址:

https://hci.iwr.uni-heidelber…

论文地址

https://ieeexplore.ieee.org/d…

公布工夫:2017 年

大小:25.24GB

简介:用于交通信号灯检测的数据集,蕴含了各种简单多样性环境下的交通灯图像,该数据集提供了高分辨率的图像以及较为准确的标注后果

特色

13427 张图像,分辨率为 1280×720 像素,24000 个带 2D 框标注的交通信号灯

数据集分为训练集和测试集

训练集:5093 张图像、10756 个带标注的信号灯、15 种不同标签、中位信号灯宽度为 8.6 像素

测试集:8334 张图像、13486 个带标注的信号灯、4 个不同的标签(红色、绿色、黄色、敞开)、中位信号灯宽度为 8.5 像素

采集环境:旧金山湾区

05
「KUL Belgium Traffic Sign dataset」
公布方:苏黎世联邦理工大学 (ETH Zürich)

下载地址:

http://people.ee.ethz.ch/~tim…

论文地址:

https://btsd.ethz.ch/sharedda…

公布工夫:2013 年

大小:50GB

简介:用 8 个高分辨率摄像头装置在一辆面包车上,总计超过 3 个小时,带有交通标志标注,大概 16000 张背景图片

特色

145,000 张图片,分辨率为 1,628 × 1,236 像素

标注:9,006 张动态图像上的 13,444 个交通标志标注,间隔采集的相机 50m 以内的范畴

数据集分为三局部:

训练集:8,851 个标注,16,045 张不蕴含交通标志的背景图片

2D 测试集:4,593 个标注,583 张背景图

3D 测试集:1,625 个标注,121,632 张背景图

提供了一个名为 BelgiumTSC 的子集,其中有 4,591 个裁切过的训练样本和 2,534 个裁切过的测试样本。这些数据对应于原始的 BelgiumTS 训练和 2D 测试局部

采集地点:通过 GeoAutomation 在比利时,佛兰德斯地区的城市道路中采集

06
「German Traffic Sign」
公布方:Ruhr-Universität Bochum

下载地址:

https://sid.erda.dk/public/ar…

论文地址:https://www.sciencedirect.com…

公布工夫:2011 年

简介:该数据集是在 2011 年 IJCNN 上举办的一个多类别分类比赛提供的,它提供了不同间隔、光照、天气条件、局部遮挡等丰盛背景下的交通标志。数据集包含 43 个类别,不同类别的呈现频率不是平衡的。参与者必须对两个测试集进行分类,每个测试集有超过 12,500 张图像

特色

10 个小时视频数据,帧率为 25,图片分辨率为 1360×1024,50000 个交通标志

通过解决后的交通标志的数量为 1700,图像分辨率为 15×15~222×193 像素

标注:半自动标注,133,000 张带标注的交通标志图像,2,416 个交通标志

采集环境:德国不同路线,日间,应用相机进行采集

07
「LISA Traffic Sign」
公布方:the University of San Diego

下载地址:

https://www.kaggle.com/mborno…

论文地址:

https://ieeexplore.ieee.org/d…

公布工夫:2012 年

大小:5GB

简介:LISA 数据集是一个蕴含美国交通标志的视频数据集。数据集分为两个阶段公布,即公布只有图片的数据集和公布带视频和图片的数据集

特色

43,007 帧和 113,888 个带的交标注通信号灯,同时提供彩色图像和灰度图像

分辨率为 1280 x 960,交通标志分辨率为 6 ×6 ~167×168 像素

标注:47 种交通标志,标注包含 2D 框和属性包含交通标志类型、地位、尺寸、是否被遮挡、是否位于路侧

由装置在车辆车顶上的平面摄像机捕获,该数据集中的图片仅包含左侧摄像机视图

采集环境:美国加利福尼亚州圣地亚哥,夜间和白天以及不同的光线和天气条件下行驶

08

「LaRA:交通信号灯视频数据集」
公布方:法国 La Route Automatisée

下载地址:

http://www.lara.prd.fr/benchm…

论文地址:

https://ieeexplore.ieee.org/d…

公布工夫:2013 年

大小:1.54GB

简介:城市道路场景中的交通信号灯数据集,相比于 Bosch 数据集,该数据集提供的交通灯图片像素比拟低

特色

8 分钟视频,11179 帧数据,帧率为 25,分辨率为 640×480

9168 个人工 2D 框标记的交通灯,四类标签(红灯、绿灯、黄灯、含糊),被标注的信号灯大小大于 5 像素

采集环境:巴黎交通密集的城市街道,采纳车载摄像机拍摄,车辆行驶速度低于 50km/h

09
Chinese Traffic Sign Database
公布方:北京交通大学

下载地址:

http://www.nlpr.ia.ac.cn/pal/…

特色

6164 张交通标志图像,蕴含 58 个标记类别

数据集分为训练集和测试集。训练集包含 4170 张图片,而测试集蕴含 1994 张图片

数据集收集于不同天气、光照条件等环境下,并蕴含局部遮挡等情况

10
「Udacity」
公布方:Udacity

下载地址:

https://github.com/udacity/se…

公布工夫:2016 年

简介:Udacity 是 Google 开设的线上教育平台,其中有主动驾驶相干线上培训,它也为其主动驾驶算法较量专门筹备了数据集,对间断视频图片进行了 2D 标注,次要有汽车、行人、大型车辆等类别。数据集标注不如 KITTI 谨严

特色

数据集 1

9,423 帧图像,分辨率 1920×1200,超过 65000 个标签

大小:1.5GB

标注:由 CuldAI 应用机器学习算法和标注员独特进行标注,蕴含汽车、卡车、行人三种标签

数据集 2

15000 帧,分辨率 1920×1200

大小:3.3GB

蕴含汽车、卡车、行人、交通灯四种标签

采集环境:包含在加利福尼亚和邻近城市在白天条件下行驶拍摄的图像

11
「JAAD」
公布方:约克大学 (York University)

下载地址:

https://github.com/ykotseruba…

论文地址:

https://openaccess.thecvf.com…

公布工夫:2017 年

大小:3.1GB

简介:JAAD 是用于钻研主动驾驶背景下联结注意力的数据集。重点是行人和驾驶员在交叉路口的行为以及影响他们的因素

特色

蕴含 346 个视频片段,帧率为 30,时长 5 -10 秒,82,032 帧

标注:

2793 名行人,378,643 个 2D 标注框

不同的标签框:行走、站立、过马路、查看交通状况

行人属性:年龄、性别、服饰、静止方向

每个视频都带有工夫和天气属性

采集环境:3 个车载摄像头采集,北美和东欧各种天气条件下日常城市驾驶的典型场景

12
「NYC3DCars 数据集」
公布方:康奈尔大学

下载地址:

http://nyc3d.cs.cornell.edu/#…

论文地址:

https://www.cs.cornell.edu/~s…

公布工夫:2013 年

简介:NYC3DCars 中的每张照片都汇合了事实天文空间的数据。集成了诸如 OpenStreetMap 和 NYC OpenData 提供的数据库,以便辨认路线的天文特色

特色

2000 张带标注图片,3787 辆被标注车辆

标注:对车辆进 2D 标注。包含车辆地位,车辆类型,地理位置,被遮挡的水平和工夫

图像数据背景:图片来自互联网,范畴涵盖纽约交通密集地区、不同视角、一天中的不同工夫

13

「Elektra (CVC-14)」
公布方:Universitat Autònoma de Barcelona

下载地址:

http://adas.cvc.uab.es/elektr…

论文:

Adapting Pedestrian Detection from Synthetic to Far Infrared Images

公布工夫:2016 年

大小:3.2GB

简介:该数据集利用远红外摄像机的劣势,能够同时收集白天和夜晚的图像信息。通过合成图像作为训练数据,大大减少了人工标注工作量

特色

红外数据集分为白天和夜晚数据集:白天包含 3110 张训练集和 2880 张测试集,夜晚蕴含 2198 张训练集和 2883 张测试集

白天蕴含 2000 名行人,夜间蕴含 500 名行人

采集环境:巴塞罗那的城市街道,包含白天和夜晚场景

14

「Highway Workzones」
公布方:卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University)

下载地址:

http://www.andrew.cmu.edu/ user/jonghole/workzone/data/

论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/a…

公布工夫:2015 年

简介:该数据集用于训练辨认高速公路行驶区域边界和驾驶环境变动的算法

特色

6 个高速公路上行驶视频数据,17000 多张图片,共蕴含 800 多个交通标志

标注:9 种标签,包含高速公路的起始地位、限速变动、路线施工、车道变换标记和文字提醒

采集环境:秋季 / 夏季,晴天 / 雨天 / 多云

15

「TME Motorway Dataset」
公布方:Czech Technical University in Prague & University of Parma

下载地址:

http://cmp.felk.cvut.cz/data/…

论文地址:

http://cmp.felk.cvut.cz/data/…

公布工夫:2011 年

简介:数据采集于意大利北部的高速公路,与个别的路线相比,高速公路上没有行人、没有对向来车、路线标记清晰以及路线平缓,同时高速公路上高速行驶的车辆和大车较多也形成了挑战

特色

28 个视频片段,总共 27 分钟视频数据,30000 帧,图像分辨率为 1024×768,提供的数据带有工夫戳

依据关照状况分为两个子集:daylight/sunset

标注:半自动 2D 标注,只对车辆进行标注

采集环境:意大利北部高速公路,涵盖不同的交通状况、车道数量、光照状况等

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