Self Driving in GTA V

kaggle2023-12-25 更新2024-03-11 收录

自动驾驶

游戏模拟器

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/sartajbhuvaji/self-driving-in-gta-v 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Self Driving vehical in GTA V

《侠盗猎车手5》（GTA V）中的自动驾驶车辆

创建时间：

2023-12-25

TruckV2X

自动驾驶

卡车感知

TruckV2X数据集是首个以卡车为中心的多模态和多代理协作感知数据集，旨在解决卡车在自动驾驶中面临的独特感知挑战。该数据集利用LiDAR和摄像头进行多模态感知，并包括拖拉机、拖车、CAV和RSU等多代理协作。数据集提供了64个场景，包括88,396帧LiDAR点云、一百万张相机图像和1.18百万个3D边界框注释。该数据集为开发具有增强遮挡处理能力的协作感知系统奠定了基础，并加速了多代理自动驾驶卡

arXiv2025-07-13 更新2150

Global-Scale

自动驾驶

卫星图像

Global-Scale数据集是由西安交通大学、中国科学院和西安电子科技大学联合创建的一个全球规模的卫星图像道路图提取数据集。该数据集覆盖了除南极洲以外的所有大陆，包含3468张2048×2048像素的卫星图像，涵盖了城市、乡村、山区等多种复杂环境。数据集的创建过程包括从Google Earth和OpenStreetMap收集数据，并通过人工筛选确保标注的完整性。Global-Scale数据集旨在

arXiv2024-11-23 更新860

FreiburgStaticCars52

计算机视觉

自动驾驶

从视频中无监督生成视点标注的汽车数据集

github2024-01-10 更新500

UDTIRI

道路检测

自动驾驶

UDTIRI数据集由同济大学开发，专注于智能道路检测领域，包含1000张RGB图像及其像素/实例级标注，适用于多种光照和天气条件下的道路检测任务。数据集旨在通过提供大规模、高质量的标注数据，推动深度学习技术在城市数字双胞胎（UDT）中的应用，特别是在智能道路检测（IRI）领域。UDTIRI数据集支持对象检测、语义分割和实例分割网络的训练与评估，为解决道路维护和自动驾驶中的关键问题提供支持。

arXiv2024-01-01 更新1140

自动驾驶货车队列感知数据集

自动驾驶

激光点云

包含车载激光雷达采集的三维激光点云数据，以及对部分数据进行障碍物标注，可支持基于激光点云的深度学习模型训练和验证，实现自动驾驶货车队列行驶过程中的场景重建。通过车载激光雷达和组合导航，在车辆行驶过程中采集数据，使用车端计算平台存储。数据量20.5GB

国家基础学科公共科学数据中心720