自动驾驶开源数据集汇总

近年来，随着汽车行业的不断发展，自动驾驶汽车被认为是汽车行业发展的重要趋势。想要提升自动驾驶算法的进步需要大量场景数据做支撑。淘丁集团整理了五个自动驾驶主流开源数据集，供大家参考。

1.BDD100K数据集

BDD100K数据集是2018年5月由伯克利大学AI实验室（BAIR）所发布，同时设计了一个图片标注系统。BDD100K数据集包含10万段高清视频，每个视频约40秒/720p/30 fps 。每个视频的第10秒对关键帧进行采样，得到10万张图片，图片分辨率为1280*720，并对其进行标注。数据库集包含了不同天气、场景、时间的图片，具有规模大，多样化的特点。

2.nuScenes数据集

nuScenes数据集是一个用于自动驾驶的大型公共数据集。该数据集在波士顿和新加坡这两个城市收集了1000个驾驶场景。

数据集包含约40万个关键帧中的140万个摄像机图像，39万个LIDAR扫描数据，1.4万个对象边界框。还包含了nuScenes-lidarseg中的40,000个点云和1000个场景，包含了14亿个标注点，可用于训练和验证的850个场景以及用于测试的150个场景。

3.Waymo数据集

Waymo数据集是一个用于自动驾驶的开源高质量多模态传感器数据集。该数据集涵盖了从密集的城市中心到郊区景观的各种环境。天气多样性包括阳光、雨水、白天、夜晚、黎明和黄昏。

数据集包含1000个驾驶段，每个驾驶段通过安装在Waymo车上的传感器连续捕捉20秒驾驶数据，相当于使用10Hz摄像头捕捉20万帧图像，此类摄像头包括5个定制版激光雷达以及5个前置和侧视摄像头。

该语料库还包括经过标记的激光雷达帧以及车辆、行人、骑行者和指示牌图像。该模型融合了多个来源的数据，无需人工校准。

4.Argoverse数据集

Argoverse数据集是由Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院发布的用于支持自动驾驶汽车3D Tracking和Motion Forecasting研究的数据集。Argoverse数据集包含LiDAR数据、 RGB视频数据、前向双目数据、6DOF的定位数据以及高精地图的数据，所有的数据都跟高精地图数据进行过校对。

Argoverse是第一个包含高精地图的数据集，它包含了290KM的带有几何形状和语义信息的高精地图数据。

5. A2D2数据集

A2D2数据集是奥迪公司的大型自动驾驶数据集。该数据集提供了摄像头、激光雷达和车辆总线数据。传感器套件包括六个摄像头和五个LiDAR单元，可提供完整的360度覆盖范围。

该数据主要来自德国街道，包含RGB图像，也包括对应的3D点云数据。标注的非序列数据总计41227帧，都有语义分割标注和点云标签。其中前置摄像头视野内目标3D包围框标注总计12497帧。另外，该库还包括无标注的传感器数据392,556连续帧。