KITTI, SemanticKITTI, Lyft level5, KAIST URBAN DATA SET, Baidu Apolloscapes, Virtual KITTI dataset, nuscenes, A*3D Dataset, H3D, Berkeley DeepDrive BDD100k, Cityscape Dataset|自动驾驶数据集|数据集数据集

该仓库收集了多个自动驾驶相关的数据集，包括KITTI、SemanticKITTI等，这些数据集用于支持自动驾驶技术的研究和开发，涵盖了从传感器数据到场景理解的多个方面。

This repository aggregates a variety of datasets pertinent to autonomous driving, including KITTI, SemanticKITTI, among others. These datasets are instrumental in bolstering research and development in autonomous driving technologies, encompassing a broad spectrum from sensor data to scene comprehension.

原始信息汇总

数据集概述

KITTI

• 网站链接: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
• 数据格式: lider, stereo
• 数据集大小: ~40G
• 竞赛项目:
  1. stereo
  2. flow
  3. sceneflow
  4. depth completion
  5. single image depth prediction
  6. visual odometry
  7. 3d object detection
  8. multi-object tracking
  9. road/lane detection
  10. semantic and instance segmentation

SemanticKITTI

• 网站链接: http://semantic-kitti.org/index.html
• 数据格式: point cloud
• 数据集大小: ~60G
• 竞赛项目:
  1. semantic segmentation
  2. semantic scene completion

Lyft level5

• 网站链接: https://level5.lyft.com/dataset/
• 数据格式: camera, lidar, radar
• 竞赛项目:
  1. 3d object detection

KAIST URBAN DATA SET

• 网站链接: http://irap.kaist.ac.kr/dataset/
• 数据格式: lidar, stereo

Baidu Apolloscapes

• 网站链接: http://apolloscape.auto/
• 竞赛项目:
  1. scene parsing
  2. car instance
  3. lane segmentation
  4. localization
  5. trajectory
  6. detection
  7. tracking
  8. stereo

Virtual KITTI dataset

• 网站链接: https://europe.naverlabs.com/research/computer-vision/proxy-virtual-worlds/
• 数据集大小: ~30G

nuscenes

• 网站链接: https://www.nuscenes.org
• 数据格式: camera, lidar, radar
• 竞赛项目:
  1. object detection
  2. tracking

A*3D Dataset

• 网站链接: https://github.com/I2RDL2/ASTAR-3D
• 数据格式: lidar, image

H3D

• 网站链接: https://usa.honda-ri.com/h3d
• 数据格式: lidar

Berkeley DeepDrive BDD100k

• 网站链接: https://bdd-data.berkeley.edu/
• 数据格式: video
• 竞赛项目:
  1. Drivable Area
  2. Road Object Detection
  3. Domain Adaption

Cityscape Dataset

• 网站链接: https://www.cityscapes-dataset.com/
• 竞赛项目:
  1. Pixel-Level Semantic Labeling Task
  2. Instance-Level Semantic Labeling Task
  3. Panoptic Semantic Labeling Task

Oxford’s Robotic Car

• 网站链接: https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在自动驾驶领域，KITTI数据集通过整合激光雷达（LiDAR）和立体视觉（stereo）数据，构建了一个多模态的数据集。该数据集的构建基于真实世界的驾驶场景，涵盖了城市、乡村和高速公路等多种环境。通过精确的传感器校准和数据同步，KITTI数据集确保了不同传感器数据之间的高精度对齐，从而为自动驾驶算法的研究和开发提供了坚实的基础。

使用方法

KITTI数据集的使用方法多样，适用于多种自动驾驶相关的研究和开发任务。研究人员可以通过下载数据集并使用提供的标注信息，进行算法训练和测试。数据集的多样性和高质量标注使其成为评估自动驾驶算法性能的标准基准。此外，KITTI数据集还支持多种竞赛任务，如3D物体检测和多目标跟踪，为研究人员提供了展示和比较算法性能的平台。

背景与挑战

背景概述

KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院共同创建，旨在为自动驾驶领域提供一个全面且高质量的基准。该数据集于2012年首次发布，主要研究人员包括Andreas Geiger、Philip Lenz和Raquel Urtasun。KITTI数据集的核心研究问题涵盖了从立体视觉、光流、场景流到三维物体检测和语义分割等多个方面，极大地推动了自动驾驶技术的发展。其影响力不仅体现在学术研究中，还在工业界得到了广泛应用，成为评估和改进自动驾驶算法的重要工具。

当前挑战

KITTI数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据采集需要在复杂的真实环境中进行，确保数据的多样性和代表性。其次，数据标注的准确性和一致性是另一个重大挑战，尤其是在三维物体检测和语义分割任务中。此外，数据集的规模和多样性也带来了存储和处理的挑战。在应用层面，KITTI数据集解决了自动驾驶中的多个关键问题，如立体视觉匹配、光流估计和三维物体检测，但这些任务本身在复杂环境中的鲁棒性和精度仍需进一步提高。

常用场景

经典使用场景

在自动驾驶领域，KITTI数据集以其丰富的传感器数据和多样的任务类型成为经典。该数据集不仅涵盖了立体视觉、光流、场景流、深度补全等基础任务，还扩展到单图像深度预测、视觉里程计、3D物体检测、多目标跟踪以及道路和车道检测。这些任务的多样性使得KITTI成为评估和开发自动驾驶算法的重要基准。

解决学术问题

KITTI数据集解决了自动驾驶领域中多个关键的学术研究问题。首先，它为立体视觉和光流提供了高质量的基准数据，推动了相关算法的发展。其次，通过场景流和深度补全任务，KITTI促进了三维环境理解的深入研究。此外，3D物体检测和多目标跟踪任务为复杂环境下的自动驾驶提供了重要的技术支持，极大地推动了该领域的技术进步。

实际应用

在实际应用中，KITTI数据集为自动驾驶系统的开发和测试提供了宝贵的资源。通过该数据集，研究人员和工程师可以验证和优化各种算法，如视觉里程计、3D物体检测和多目标跟踪，从而提高自动驾驶车辆的环境感知和决策能力。此外，KITTI的广泛应用也促进了自动驾驶技术的商业化进程，为未来的智能交通系统奠定了坚实的基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在自动驾驶领域，KITTI数据集及其衍生数据集如SemanticKITTI、Lyft Level 5和nuscenes等，已成为推动3D物体检测、语义分割和多目标跟踪等前沿技术发展的关键资源。这些数据集不仅提供了丰富的传感器数据，还通过多样化的竞赛任务，如深度完成、视觉里程计和场景流估计，激发了算法创新。特别是，结合LiDAR和相机数据的融合技术，正在成为提升自动驾驶系统感知能力的重要研究方向。此外，虚拟数据集如Virtual KITTI和Baidu Apolloscapes，通过模拟复杂环境，为算法在实际应用前的验证提供了有力支持。这些研究不仅推动了自动驾驶技术的进步，也为智能交通系统的实现奠定了基础。