目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总(附下载链接)
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一、BDD100K驾驶视频数据集
数据集下载地址:http://m6z.cn/6qBeaa
UCB的全天候全光照大型数据集,包含1,100小时的HD录像、GPS/IMU、时间戳信息,100,000张图片的2D bounding box标注,10,000张图片的语义分割和实例分割标注、驾驶决策标注和路况标注。官方推荐使用此数据集的十个自动驾驶任务:图像标注、道路检测、可行驶区域分割、交通参与物检测、语义分割、实例分割、多物体检测追踪、多物体分割追踪、域适应和模仿学习。
二、Cam2BEV 数据集
数据集下载链接:http://m6z.cn/6jwTlT
该存储库包含两个语义分割的道路场景图像合成数据集,它们是作为 Cam2BEV 项目的一部分创建的。在该项目中,数据集收集了多个车载摄像头的图像,并被用于计算语义分割的鸟瞰图(BEV)图像。同时该数据集被arXiv论文"A Sim2Real Deep Learning Approach for the Transformation of Images from Multiple Vehicle-Mounted Cameras to a Semantically Segmented Image in Bird’s Eye View"使用,验证了一种Sim2Real 深度学习方法。
三、交通信号灯检测图像
数据集下载链接:http://m6z.cn/6jwTHb
该数据集来自 Bosch Small Traffic Lights Dataset,是一个用于基于视觉的交通信号灯检测的准确数据集。该数据集包含 13427 个摄像机图像,分辨率为 1280x720 像素,并包含大约 24000 个带注释的交通信号灯。注释包括交通灯的边界框以及每个交通灯的当前状态(活动灯)。相机图像以使用红色-清晰-清晰-蓝色滤镜拍摄的原始 12 位 HDR 图像和重建的 8 位 RGB 彩色图像形式提供。
四、城市景观图像对数据集
数据集下载地址:http://m6z.cn/6qBe8e
城市景观数据(数据集主页)包含从德国驾驶的车辆中拍摄的标记视频。此版本是作为 Pix2Pix 论文的一部分创建的已处理子样本。数据集包含来自原始视频的静止图像,语义分割标签与原始图像一起显示在图像中。这是语义分割任务的最佳数据集之一。
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