Jun, 2020

一千零一小时：自动驾驶运动预测数据集

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TL;DR本文介绍了迄今为止最大的自动驾驶运动预测数据集，其中包括来自 20 辆自动驾驶车辆在 Palo Alto, California 沿固定路线收集的超过 1000 小时的数据，可帮助提高自动驾驶领域的性能。
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发现论文，激发创造
  • 面向自动驾驶的大规模交互式运动预测：Waymo 开放运动数据集

    该研究介绍了当前最全面的交互式动作数据集，包含超过 100,000 个场景，用于发展动作规划模型与提供强大的基线模型来对单独或多个交互式对象进行预测，并提供了新的度量方法。

    Apr, 2021

  • 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

  • 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

  • 面向汽车的大规模基于事件的检测数据集

    本研究介绍了用于事件相机的第一个非常大的检测数据集，包含超过 39 小时的汽车记录，涵盖城市，高速公路，郊区和乡村场景等多个不同的驾驶场景和各种天气和照明条件。该数据集的可用性将有助于事件感知视觉任务的主要进步，例如目标检测和分类，并期望在自监督学习方法等其他任务中获得好处。

    Jan, 2020

  • Argoverse2：面向自动驾驶感知和预测的下一代数据集

    Argoverse 2 是一套适用于自动驾驶领域的三个数据集，包含多模态数据，如高分辨率图像，种类繁多的 3D 标注，未标注的 lidar 点云等，为 3D 感知模型的训练和评估提供了充足的数据和场景，并提供了自我监督和云点预测等新的数据学习任务。

    Jan, 2023

  • 行人模式数据集

    介绍了一份用于自动驾驶的行人模式数据集，其中包含了行人和车辆的 Full HD 视频和 GPS 数据，通过对采集的视频进行快速 R-CNN 行人检测，可得出每个时间段内人流密度估计，以便于评估不同路径下的人流风险。

    Jan, 2020

  • aiMotive Dataset：具有远程感知的强健自动驾驶多模态数据集

    该研究介绍了一个多模态数据集，其中包括雷达、相机和激光雷达，以提高自主驾驶汽车的稳健性和长程感知并训练 3D 物体检测模型，并在 GitHub 上提供数据。

    Nov, 2022

  • 自主驾驶的广义预测模型

    本文介绍了自动驾驶学科中第一个大规模视频预测模型。通过从网络获取大量数据并与多样且高质量的文本描述配对，我们消除了高成本数据收集的限制并增强了模型的泛化能力。该数据集积累了超过 2000 小时的行驶视频，涵盖了全球各地不同的气候条件和交通场景。我们的模型名为 GenAD，并继承了最近潜变扩散模型的优点，利用新颖的时间推理块处理行驶场景中具有挑战性的动态。我们展示了它可以以零 - shot 方式泛化到各种未见过的行驶数据集，超过了一般或专门针对行车的视频预测模型。此外，GenAD 可以适应动作条件化预测模型或运动规划器，具有在实际行驶应用中巨大潜力。

    Mar, 2024

  • PandaSet：自动驾驶高级传感器套件数据集

    介绍了 PandaSet 数据集，包含了使用多种 LiDAR 和摄像头采集的适用于自动驾驶对象检测和语义分割的高质量数据。

    Dec, 2021

  • DeepAccident: V2X 自动驾驶运动与事故预测基准

    本文提出了 DeepAccident 数据集，据此可以直接评估不同自动驾驶算法的事故预测能力，这个数据集包含了多种真实世界中常见的事故场景，并提供了可用于感知和预测任务的多视角数据，并展示了基于 V2X 的运动和事故预测任务及 3D 物体检测的基准模型 V2XFormer。

    Apr, 2023