CurveLanes 车道检测数据集

CurveLanes 是一个新的基准车道检测数据集，包含 150K 车道图像。该数据集包括很多较为复杂的场景，如 S 路、 Y 车道，还有夜间和多车道的场景。 其中训练集包含 10 万张图像，验证集包含 2 万张图像，测试集包含 3 万张图像。大多数图像的分辨率为 2650 x 1440 像素。

CurveLanes is a novel benchmark dataset for lane detection, which contains 150,000 lane-related images. The dataset covers a wide range of complex scenarios, including S-shaped curves, Y-type lanes, nighttime driving environments, and multi-lane road scenes. Specifically, it is divided into three subsets: the training split with 100,000 images, the validation split with 20,000 images, and the test split with 30,000 images. Most images have a resolution of 2650 × 1440 pixels.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

CurveLanes 是一个大规模车道检测数据集，包含15万张图像，涵盖复杂场景如S路、Y车道和夜间条件，适用于自动驾驶和计算机视觉任务。数据集采用三次样条曲线进行手动标注，图像分辨率高（多为2650 x 1440像素），分为训练集、验证集和测试集，是目前最大且最具挑战性的车道检测基准之一。