无人驾驶数据集

KITTI:

官网下载大家都说比较困难， 所以我找了个国内的，感谢作者分享，里面文件都是大个子，
https://blog.csdn.net/weixin_43599336/article/details/86533572
http://dataset.f3322.net:666/share/kitti/

KITTI-Road/Lane Detection Evaluation
https://blog.csdn.net/xu_fengyu/article/details/86669132
百度网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1486hHTps7uCCz0GLMtaTFw
密码：e7ke

H3D - HRI-US (这个下载比较麻烦呃)
https://usa.honda-ri.com/hdd/introduction/h3d

本田研究所于2019年3月发布其无人驾驶方向数据集，相关介绍于https://arxiv.org/abs/1903.01568介绍。本数据集使用3D LiDAR扫描仪收集的大型全环绕3D多目标检测和跟踪数据集。其包含160个拥挤且高度互动的交通场景，在27,721帧中共有100万个标记实例。

nuScenes
https://www.nuscenes.org/

安波福于2019年3月正式公开了其数据集，并已在GitHub（地址：https://github.com/nutonomy/nuscenes-devkit）公开教程。数据集拥有从波士顿和新加坡收集的1000个“场景”的信息，包含每个城市环境中都有的最复杂的一些驾驶场景。该数据集由140万张图像、39万次激光雷达扫描和140万个3D人工注释边界框组成，(号称)是迄今为止公布的最大的多模态3D 无人驾驶数据集。

ApolloCar3D
该数据集包含5,277个驾驶图像和超过60K的汽车实例，其中每辆汽车都配备了具有绝对模型尺寸和语义标记关键点的行业级3D CAD模型。该数据集比PASCAL3D +和KITTI（现有技术水平）大20倍以上。
 

KITTI Vision Benchmark Suite（地址：

http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php）数据集为使用各种传感器模式，例如高分辨率彩色和灰度立体相机，Velodyne 3D激光扫描仪和高精度GPS/IMU惯性导航系统，在10-100 Hz下进行6小时拍摄的交通场景。

Cityscape Dataset

https://www.cityscapes-dataset.com/
专注于对城市街景的语义理解。大型数据集，包含从50个不同城市的街景中记录的各种立体视频序列，高质量的像素级注释为5000帧，另外还有一组较大的20000个弱注释帧。

更多其他的就不说了，这些我也没检查过，请参考附录里的链接

附录：
http://m.elecfans.com/article/916393.html