commaaicomplete

kaggle2024-02-15 更新2024-03-11 收录

自动驾驶

道路分割

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/mehmetcubukcu/commaaicomplete 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Road Segmentation Dataset Shared by Comma.ai

由 Comma.ai 共享的道路分割数据集

创建时间：

2024-02-15

RaDelft

汽车雷达

自动驾驶

RaDelft数据集是由荷兰代尔夫特理工大学创建的一个大规模、真实世界的多元传感器数据集，专门用于汽车雷达研究。该数据集包含从城市环境中不同驾驶场景中收集的数据，涵盖了ADC级数据、雷达立方体和点云数据，支持多种研究方向。数据集的创建过程涉及使用配备多种传感器的演示车辆进行数据采集，确保数据的多样性和真实性。RaDelft数据集主要应用于汽车雷达目标检测和深度学习模型的训练，旨在解决现有雷达数据集

arXiv2024-06-07 更新1330

PeSOTIF

自动驾驶

安全感知研究

PeSOTIF数据集是由清华大学汽车安全与能源国家重点实验室创建，专注于自动驾驶系统在长尾交通场景中的感知安全问题。该数据集包含1126帧数据，涵盖多种极端天气和光照条件，以及复杂的交通参与者行为。数据集的创建过程涉及从多个来源收集关键帧，并手动标注关键对象。PeSOTIF数据集主要用于评估和改进自动驾驶系统在不确定环境下的感知性能，旨在解决感知系统在复杂场景下的安全性和可靠性问题。

arXiv2022-11-07 更新560

ACT-Bench

自动驾驶

世界模型

ACT-Bench是一个专门用于定量评估自动驾驶世界模型动作可控性的框架。它专注于测量世界模型在指定轨迹条件下生成驾驶场景的能力。

github2024-12-23 更新310

V2V4Real, OPV2V

自动驾驶

3D目标检测

本研究介绍了一种名为DOtA的无监督3D目标检测方法，该方法利用多智能体LiDAR扫描的内部共享信息进行训练，无需外部标签。DOtA包括初步标签生成、多尺度边界框编码标签过滤和标签内部对比学习三个部分。该方法在V2V4Real和OPV2V数据集上进行了测试，证明了其优越性。数据集的具体信息未在文中详细描述，但可以从提供的数据集中了解到，这些数据集涉及多智能体协同观测，并用于无监督3D目标检测任务。

arXiv2025-03-11 更新1300

sergiopaniego/CarlaFollowLanePreviousV

自动驾驶

模拟数据

该数据集包含从CARLA模拟器中提取的图像，使用专家代理进行模仿学习。专家代理是CARLA 0.9.12的自动驾驶系统。数据集包括鸟瞰图图像和由代理生成的控制命令，包括之前的速度。数据集的详细信息包括不同文件夹对应的场景和示例数量。

Hugging Face2023-09-06 更新330