TRoM

清华道路标记，称为TRoM，是用于识别道路标记的数据集。这是第一个专注于自动驾驶或ADAS的道路标记的数据集。数据集中的样本是在中国北京市收集的，收集期持续了一个多月。它涵盖了各种交通和天气条件。在当前版本的TRoM中，注释了19个类别的道路标记以供识别使用。该基准测试旨在为自动驾驶和ADAS开发令人惊叹的数据驱动深度学习算法。

Tsinghua Road Markings (TRoM) is a dataset dedicated to road marking recognition. It is the first dataset specifically focusing on road markings for autonomous driving or ADAS applications. The samples in TRoM were collected in Beijing, China over a period of more than one month, covering a wide range of traffic and weather conditions. In the current version of TRoM, road markings across 19 categories are annotated for recognition tasks. This benchmark aims to facilitate the development of advanced data-driven deep learning algorithms for autonomous driving and ADAS systems.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

TRoM是一个专注于自动驾驶或高级驾驶辅助系统（ADAS）的道路标记识别数据集，由清华大学于2017年发布。该数据集在中国北京市收集，涵盖多种交通和天气条件，并注释了19个类别的道路标记，旨在支持数据驱动的深度学习算法开发。