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端到端自動駕駛算法相關(guān)的開源數(shù)據(jù)集

2024-12-30 10:39:11·  來源：汽車未來科技Lab  
　

以下是一些與端到端自動駕駛算法相關(guān)的開源數(shù)據(jù)集：


  • BDD100K數(shù)據(jù)集：由伯克利大學AI實驗室（BAIR）發(fā)布，包含10萬段高清視頻，每個視頻約40秒，分辨率為720p，30fps。數(shù)據(jù)集涵蓋了不同天氣、場景和時間段的圖片，具有規(guī)模大、多樣化的特點。該數(shù)據(jù)集可用于訓練端到端自動駕駛模型中的感知和規(guī)劃模塊。圖片
  • nuScenes數(shù)據(jù)集：一個用于自動駕駛的大型公共數(shù)據(jù)集，在波士頓和新加坡收集了1000個駕駛場景。數(shù)據(jù)集包含攝像機圖像、激光雷達掃描數(shù)據(jù)、對象邊界框等，還包括了點云數(shù)據(jù)和場景標注。該數(shù)據(jù)集可用于訓練3D目標檢測、跟蹤和語義分割等任務(wù)，對于端到端自動駕駛中的環(huán)境感知至關(guān)重要。圖片
  • Waymo數(shù)據(jù)集：一個高質(zhì)量的開源多模態(tài)傳感器數(shù)據(jù)集，涵蓋了從城市中心到郊區(qū)景觀的各種環(huán)境。數(shù)據(jù)集包含1000個駕駛段，每個駕駛段通過安裝在Waymo車上的傳感器連續(xù)捕捉20秒駕駛數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集可用于訓練端到端自動駕駛模型中的多模態(tài)傳感器融合和決策規(guī)劃模塊。整個數(shù)據(jù)集包含約1200萬個LiDAR注釋框和約1200萬個圖像注釋框，從而產(chǎn)生了約113k個LiDAR物體軌跡和約25萬個圖像軌跡。整個數(shù)據(jù)集劃分為1000個訓練集和150個測試集。圖片
  • Argoverse數(shù)據(jù)集：由Argo AI、卡內(nèi)基梅隆大學和佐治亞理工學院發(fā)布，用于支持自動駕駛汽車的3D Tracking和Motion Forecasting研究。數(shù)據(jù)集包含LiDAR數(shù)據(jù)、RGB視頻數(shù)據(jù)、前向雙目數(shù)據(jù)等，并與高精地圖數(shù)據(jù)進行過校對。該數(shù)據(jù)集可用于訓練端到端自動駕駛模型中的預測和規(guī)劃模塊。圖片
  • A2D2數(shù)據(jù)集：奧迪公司的大型自動駕駛數(shù)據(jù)集，提供了攝像頭、激光雷達和車輛總線數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集包含德國街道的RGB圖像和對應(yīng)的3D點云數(shù)據(jù)，以及語義分割和點云標簽等標注信息。該數(shù)據(jù)集可用于訓練端到端自動駕駛模型中的感知和決策模塊圖片


    • 此外，還有ApolloScape、SODA10M、Talk2Car、Lyft Level 5、BLVD、DBNet、JAAD和Comma.ai視頻數(shù)據(jù)集等，這些數(shù)據(jù)集涵蓋了不同的自動駕駛場景和任務(wù)，可用于訓練和評估端到端自動駕駛算法的性能。 

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