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自动驾驶数据集

今天给大家分享自动驾驶数据集，其中也会对自动驾驶数据集highd的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、CityScapes数据集：由奔驰自动驾驶实验室、马克思·普朗克研究所、达姆施塔特工业大学联合发布，包含德国及周边国家50个城市在不同季节和天气条件下的街景***序列，用于城市街景的语义理解。

2、通过这些数据集，景联文科技致力于推动人工智能技术在数字经济和传统产业智能化中的应用，加速数据***集、标注和分析，赋能行业进步。

（图片来源网络，侵删）

3、《Udacity数据集》则是学城开放的自动驾驶课程中提供的数据集，旨在为自动驾驶项目提供开源资源。最后，《Market-1501数据集》在清华大学校园内收集，包含6个摄像头拍摄的1501个行人图像和32668个检测结果，为行人检测和识别研究提供了宝贵的数据支持。

4、结合2D相机数据和3D激光雷达点云数据，通过标注建立联系，利用视觉和深度信息创建更精准的标注，增强自动驾驶模型的感知能力。数据标注在3D点云标注中的重要性数据标注是人工智能算法运营的关键，通过标注数据使计算机学会识别和判断事物。精确的标注数据集对于提高3D点云标注的准确度至关重要。

5、景联文科技提供自动驾驶标注服务。景联文科技是AI基础行业的头部数据供应商，自建数据标注平台与成熟的标注、审核、质检机制，支持3D点云标注、2D/3D融合标注、3D点云目标检测、3D点云连续帧标注等多类型数据标注。

（图片来源网络，侵删）

6、自动驾驶常见的数据标注类型可分为2D与3D两类。常见的2D数据标注类型包括2D框、多边形、关键点、多段线、语义分割等。例如：2D语义分割常见的3D点云数据标注类型包括点云检测、点云连续帧、23D融合、点云语义分割等。

KITTI，自动驾驶领域的重要测试集，旨在为自动驾驶技术提供大量真实场景数据，解决当前缺乏强大基准的挑战。通过提供包括定位、SLAM、图像处理等在内的应用，KITTI数据集在自动驾驶感知与预测领域发挥关键作用。然而，创建如此大规模且真实的场景数据集面临复杂挑战，尤其是在校准与设置评估指标方面。

KITTI数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田工业大学芝加哥分校联合提供的自动驾驶领域研究数据集。收集了6小时真实交通环境数据，包含校正和同步图像、雷达扫描、高精度GPS信息和IMU加速信息等多种模态信息，提供光流、物体检测、深度估计等任务的基准。

KITTI数据集在德国卡尔斯鲁厄及其周边***集，包括车辆上的相机图像、激光扫描、高精度GPS测量与组合GPS/IMU系统的IMU加速度。主要目的是推动面向自动驾驶的计算机视觉与机器人算法发展。数据集包含原始信息，如传感器局限与陷阱评论。数据可以从指定链接获取。

KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创建，是目前自动驾驶领域最大的公开数据集。其适用于激光里程计、视觉里程计、立体图像、光流、3D物体检测和3D跟踪等算法性能评估。数据集包括城市、乡村和高速公路等场景的真实图像数据。

数据集下载链接： m6z.cn/6jwTHb 来自Bosch Small Traffic Lights Dataset，一个用于基于视觉的交通信号灯检测的准确数据集，包含13427个摄像机图像和大约24000个带注释的交通信号灯，注释包括交通灯的边界框和当前状态。

以原图为基础，生成当前车辆的可行驶区域，直观展示车辆周围可通行的范围。生成车道线，以辅助自动驾驶系统准确识别和控制车辆行驶方向。

CULane是一个大规模的学术研究数据集，包含133235帧，被分为训练、验证和测试集，特别关注四条车道线的检测。每帧***用三次样条手动注释，关注遮挡和障碍物识别。BDD100k BDD100k包含车道标记信息，对于自动驾驶系统至关重要，数据集根据车道标记类型分为两种，还提供了车道线属性信息。

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