Sep, 2019

A*3D 数据集：面向复杂环境的自动驾驶

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TL;DR本文介绍了一份新的挑战性 A*3D 数据集，以满足自动驾驶研究任务在高度多样化的环境中的需求，并采用基于 RGB 图像和 LiDAR 数据的丰富多样的场景、时间和天气情况，其中包括重度遮挡和大量的夜间框架，共包含 39K 帧、7 个类别和 230K 个 3D 对象注释。对 A*3D 数据集进行广泛的 3D 对象检测基准评估，对高密度、白天 / 黑夜等各种属性给出了有趣的见解。
发现论文，激发创造
  • Cityscapes 3D: 面向 9 自由度车辆检测的数据集和基准

    该研究提出一种基于单目 RGB 图像的三维车辆检测方法，为此创建了 Cityscapes 3D 数据集，包含了所有类型车辆的三维标注信息，使得与基于 lidar 的方法相比具有更高效率和更大范围的标注信息。此外，研究将 2D 实例分割与 3D 包围盒成对提供，以便多任务学习。这对自动驾驶技术有着很重要的意义。

    Jun, 2020

  • 拥挤城市场景下全方位 3D 多目标检测和跟踪的 H3D 数据集

    提出了一个大规模的全景三维多目标检测和跟踪数据集（H3D），包括 160 个高度互动的交通场景，总共 27,721 帧并提供对应的数据标注；作者还提出了标注方法来加速标注过程并为全方位三维多目标检测和跟踪算法创建基准测试。最终，讨论了算法以及未来研究中可能出现的错误来源。

    Mar, 2019

  • 自动驾驶中感知的可扩展性：Waymo 开放数据集

    该研究介绍了一种新的大规模、高质量、多样化的自动驾驶数据集，其中包含了各种城市和郊区地理环境中的 1150 个场景，数据标注为 2D 和 3D 框，而 2D 和 3D 检测和跟踪任务的基线也得到了提供。

    Dec, 2019

  • 3DRealCar：一个自然环境中的 RGB-D 汽车数据集，具备 360 度视角

    我们提出了第一个大规模的 3D 真实汽车数据集，名为 3DRealCar，具有高容量、高质量和高多样性的特点，以及可用于改进与汽车相关的各种 2D 和 3D 任务的潜力。

    Jun, 2024

  • 用于开发和基准测试主动视觉的数据集

    该论文使用真实影像，聚焦日常室内环境下机器人视觉任务的模拟，构建新的公共数据集。该数据集可用于机器人视觉任务中的物体检测、主动视觉模拟和基于深度学习的强化学习下的下一步动作预测。在使用数据集的过程中，作者发现现有物体检测研究最大的问题是机器人视角对物体尺度，遮挡和方向的影响。

    Feb, 2017

  • HomebrewedDB：用于 3D 物体 6D 姿态估计的 RGB-D 数据集

    本文介绍了一个新的数据集和基准测试标准，主要针对从 3D 模型（有纹理和无纹理）训练，可扩展性，遮挡，光照和物体外观的变化等方面测试 6D 姿态估计算法的性能，并使用最先进的 DPOD 检测器来设置基线。

    Apr, 2019

  • KITTI-360：一种用于城市场景 2D 和 3D 理解的新型数据集和基准

    该研究旨在开发 KITTI-360 数据集，以促进计算机视觉、图形学和机器人学领域的研究，并为移动感知相关的多项任务提供基准和基线。

    Sep, 2021

  • 自动驾驶一百万场景: ONCE 数据集

    本文介绍了基于 ONCE (One millioN sCenEs) 数据集的 3D 物体检测，该数据集包含 1 百万个激光雷达场景和 7 百万对应的相机图像，以及对使用自我监督和半监督方法的基准测试和性能分析。

    Jun, 2021

  • Rope3D：自主驾驶与单目三维物体检测任务的路边感知数据集

    本文介绍了第一个用于道路侧面感知任务的高多样性 Rope3D 3D 数据集，其中包括超过 1.5M 3D 物体，同时提出利用几何约束来解决各种传感器和视角引起的固有模糊，并针对现有的前视单眼 3D 目标检测方法进行了改进。

    Mar, 2022

  • Omni3D：野外 3D 物体检测的大规模基准和模型

    提出了一个名为 Omni3D 的大型测试数据集，其中包含 234k 个图像，涵盖了 98 个类别和 300 万个实例。引入了 Cube R-CNN 模型，能够更好地检测和识别 3D 场景和物体。该数据集可用于加速对新数据集的学习和预训练。

    Jul, 2022