自動駕駛方向開源數據集資源匯總
?城市景觀圖像對數據集
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城市景觀數據（數據集主頁）包含從德國駕駛的車輛中拍攝的標記視頻。此版本是作為 Pix2Pix 論文的一部分創建的已處理子樣本。數據集包含來自原始視頻的靜止圖像，語義分割標簽與原始圖像一起顯示在圖像中。這是語義分割任務的最佳數據集之一。
自動駕駛汽車的語義分割數據集
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該數據集提供通過 CARLA 自動駕駛汽車模擬器捕獲的數據圖像和標記語義分割。該數據集可用于訓練 ML 算法以識別圖像中汽車、道路等的語義分割。
BDD100K駕駛視頻數據集
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UCB的全天候全光照大型數據集，包含1,100小時的HD錄像、GPS/IMU、時間戳信息，100,000張圖片的2D bounding box標注，10,000張圖片的語義分割和實例分割標注、駕駛決策標注和路況標注。官方推薦使用此數據集的十個自動駕駛任務：圖像標注、道路檢測、可行駛區域分割、交通參與物檢測、語義分割、實例分割、多物體檢測追蹤、多物體分割追蹤、域適應和模仿學習。
CULane數據集
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CULane 是一個大規模的具有挑戰性的數據集，用于交通車道檢測的學術研究。它是由安裝在北京不同司機駕駛的六輛不同車輛上的攝像頭收集的。收集了超過 55 小時的視頻，提取了 133,235 幀。在每一幀中，交通車道都用三次樣條手動注釋。對于車道標記被車輛遮擋或看不見的情況，仍根據上下文進行車道注釋。障礙物另一側的車道沒有注釋。在這個數據集中，主要關注的是四車道標記的檢測，這在實際應用中是最受關注的。其他車道標記沒有注釋。
非洲地區交通標志數據集
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兩個開源數據集僅用于提取非洲地區使用的交通標志。該數據集包含來自所有類別的 76 個類，例如，監管、警告、指南和信息標志。該數據集總共包含 19,346 張圖像和每個類別至少 200 個實例。
Argoverse數據集
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Argoverse針對的任務：3D追蹤和動作預測，兩個任務對應的數據集其實是獨立的，只是采集設備和采集地點一樣而已。提供了360度的視頻和點云信息，并根據點云重建了地圖，全天候全光照。標注了視頻和點云中的3D bounding box。3D追蹤的數據集包含113段15-30秒的視頻，動作預測中包含323,557段5秒的視頻（總計320小時）。數據集的主要亮點還是在原始數據和地圖的聯動上。
駕駛模擬器車道檢測數據集
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該數據集由 Carla 駕駛模擬器生成的圖像組成。訓練圖像是由安裝在模擬車輛中的行車記錄儀捕獲的圖像。標簽圖像是分割掩碼。標簽圖像將每個像素分類為：左側車道邊界的和右側車道邊界。與該數據集相關的挑戰是訓練一個能夠準確預測驗證數據集的分割掩碼的模型。
道路上自動駕駛汽車數據集
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該數據集為自動駕駛車輛提供了易于使用的訓練數據。提供駕駛視頻中每一幀對應的轉向角、加速度、剎車和檔位。這段視頻是使用安裝在汽車擋風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。
加州理工學院行人數據集
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加州理工學院行人數據集由大約 10 小時的 640x480 30Hz 視頻組成，該視頻取自在城市環境中通過常規交通行駛的車輛。注釋了大約 250,000 幀（在 137 個大約分鐘長的片段中），總共 350,000 個邊界框和 2300 個行人。
CamSeq 2007數據集
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CamSeq是一個地面數據集，可自由用于視頻目標識別中的研究工作。該數據集包含 101 個 960x720 像素的圖像對。每個掩碼都由文件名之外的“_L”指定。所有圖像（原始圖像和真實圖像）均為未壓縮的 24 位彩色 PNG 格式。
該數據集最初是針對自動駕駛汽車的問題而設計的。此序列描繪了從一輛動感的汽車拍攝的劍橋市的動感駕駛場景。這是一個具有挑戰性的數據集，因為除了汽車的自我運動之外，其他汽車，自行車和行人也有自己的運動，而且它們經常相互堵塞。
真實的工業場景數據集
有媒體收集了大量工業界、產業界的真實場景數據集，共有高達1473GB高質量內部數據集資源。數據集均來自于真實的業務場景，由產業合作伙伴和媒體搜集和提供。
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