Cityscapes数据集是一个大规模的城市场景理解数据集，由戴姆勒公司研发部等机构创建。该数据集包含从50个不同城市的街道上录制的立体视频序列，共有28475张图像，其中5000张具有高质量的像素级标注，另外20000张具有粗略标注。数据集旨在训练和测试像素级和实例级的语义标注方法，特别适用于自动驾驶等应用场景。数据集不仅在数据量和标注丰富度上超越了以往的努力，还在场景的多样性和复杂性上有所提升

arXiv2016-04-07 更新2720

RoadText-1K

自动驾驶

文本检测与识别

RoadText-1K是由印度海得拉巴国际信息技术研究所视觉信息中心创建的一个大规模文本检测与识别数据集，专注于驾驶视频中的文本信息。该数据集包含1000个视频片段，每个片段10秒，总计超过300,000帧，每帧都标注了文本边界框和转录。数据集的创建过程涉及从BDD100K数据集中筛选视频，手动选择视频片段，并通过两阶段标注过程进行文本实例的标注。RoadText-1K的应用领域包括自动驾驶和驾驶

arXiv2020-05-19 更新610

Carpark Dataset

计算机视觉

自动驾驶

This dataset contains images which have been rendered from the Blender Carpark model. Frames include a mixture of lighting scenes from bright to dark as well as three different weather conditions: sun

DataCite Commons2025-04-01 更新200

Stereo Waterdrop

自动驾驶

图像处理

用于自动驾驶或机器人的现有视觉系统对粘附在窗户或相机镜头上的水滴很敏感。大多数最近的水滴去除方法都将单个图像作为输入，并且通常无法忠实地恢复水滴背后的缺失内容。因此，我们提出了一种基于学习的立体图像去除水滴模型。提供了一个包含有和没有水滴的立体图像的真实世界数据集，以有益于相关研究。

OpenDataLab2026-07-12 更新640

大规模自动驾驶数据集

自动驾驶

3D目标检测

该数据集包含在波士顿和新加坡采集的 1000 个场景的 3D 边界框数据。每个场景长20秒，注释为2Hz。总共28130个用于训练的样本，6019个用于验证的样本和6008个用于测试的样本。该数据集具有完整的自动驾驶车辆数据套件: 32光束激光雷达，6个摄像头和具有完整360 ° 覆盖的雷达。3D对象检测挑战评估10个类别的性能: 汽车，卡车，公共汽车，拖车，建筑车辆，行人，摩托车，自行车，

库帕思2025-12-08 更新520

RSCD: Road Surface Classification Dataset

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