Dec, 2021

PandaSet：自动驾驶高级传感器套件数据集

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • nuScenes：自动驾驶的多模态数据集

    本文介绍了 nuTonomy 场景数据集，其中包含了自动驾驶车辆所有的传感器：6 个相机，5 个雷达和 1 个激光雷达，每个场景长达 20 秒，并标注了 23 个类别和 8 个属性的三维边界框。同时，定义了新的 3D 检测和跟踪指标，并提供了激光雷达和基于图像的检测和跟踪的基线。

    Mar, 2019

  • RadarScenes: 一款用于汽车应用的真实世界雷达点云数据集

    本研究提供一份新的汽车雷达数据集，用于支持以机器学习为基础的雷达感知算法的研发，特别关注移动道路用户的检测和分类，数据集由四个系列雷达传感器提供数据，持续记录超过四个小时的驾驶过程，同时提供详细的测量和标注信息，以便确保算法的公共性能评估。

    Apr, 2021

  • 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

  • TJ4DRadSet：自动驾驶四维雷达数据集

    本文介绍了一个名为 TJ4DRadSet 的数据集，其中包含了在自动驾驶研究中使用的 4D 雷达点云。我们提供了基于 4D 雷达点云的深度学习方法的 3D 目标检测基线来展示该数据集的有效性。

    Apr, 2022

  • A*3D 数据集：面向复杂环境的自动驾驶

    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。

    Sep, 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

  • 自动驾驶多传感器欧盟长期数据集

    这篇研究论文介绍了一种多传感器平台，可以更有效和准确地感知车辆周围的环境，收集了一组新的自动驾驶数据集，并公开给社区研究人员使用。

    Sep, 2019

  • A2D2: 奥迪自动驾驶数据集

    发布 Audi 自主驾驶数据集（A2D2），以 6 个相机和 5 个激光雷达单元组成的传感器套件提供高质量的标注数据，其中包括立体分割、实例分割、3D 边框等注释，并提供包含非顺序帧以及多个城市循环记录的传感器数据捕获序列。

    Apr, 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