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KITTI-360|自动驾驶数据集|计算机视觉数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/KITTI-360
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KITTI-360是一个具有丰富感官信息和完整注释的大规模数据集。它包括在73.7公里的行驶距离上生成的320,000图像和100,000激光扫描文件。
基于KITTI数据集，KITTI-360提供了更全面的2D和3D语义/实例注释，更丰富的360 ° 感知信息 (鱼眼图像和推扫帚激光扫描)，非常精确和地理定位的车辆和摄像机位置，以及一系列新的具有挑战性的基准。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2023-04-20
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
KITTI-360数据集的构建基于KITTI数据集的扩展，涵盖了从城市环境到乡村道路的广泛场景。该数据集通过高精度激光雷达和多视角摄像头同步采集，确保了三维空间信息的完整性和视觉数据的丰富性。数据采集过程中，车辆在不同天气和光照条件下行驶，以模拟真实世界的复杂环境。此外，数据集还包括了详细的标注信息，如物体边界框、语义分割和实例分割，为多种计算机视觉任务提供了坚实的基础。
使用方法
KITTI-360数据集适用于多种计算机视觉和机器人技术的研究与开发。研究人员可以利用该数据集进行物体检测、语义分割、场景理解等任务的算法验证和性能评估。此外，数据集的多模态特性使其成为多传感器融合技术研究的理想选择。开发者可以通过访问官方网站下载数据集，并根据提供的文档和工具进行数据预处理和模型训练。
背景与挑战
背景概述
KITTI-360数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院（Karlsruhe Institute of Technology）与丰田技术研究所（Toyota Technological Institute）联合创建的，旨在推动自动驾驶和计算机视觉领域的研究。该数据集于2019年发布，包含了从真实世界中采集的大量3D点云数据和2D图像数据，覆盖了多种复杂的交通场景。主要研究人员包括Andreas Geiger和Jörg Stückler等，他们的目标是解决自动驾驶中的环境感知和定位问题。KITTI-360的发布极大地推动了相关领域的技术进步，为研究人员提供了丰富的数据资源，促进了算法在实际应用中的性能提升。
当前挑战
KITTI-360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交通环境中进行，确保数据的多样性和代表性，这对传感器的选择和配置提出了高要求。其次，数据的标注工作极为繁琐，需要精确地标记3D点云和2D图像中的物体和场景信息，以确保后续算法训练的有效性。此外，数据集的规模庞大，如何高效地存储、管理和处理这些数据也是一个重要挑战。在应用层面，KITTI-360解决了自动驾驶中的环境感知和定位问题，但其高精度的要求也使得算法在实际应用中的鲁棒性和实时性成为亟待解决的难题。
发展历史
创建时间与更新
KITTI-360数据集于2013年首次发布，作为KITTI数据集的扩展，其更新时间主要集中在2019年至2020年，期间进行了多次数据增强和标注优化。
重要里程碑
KITTI-360的标志性事件包括其在2019年引入的360度全景图像和激光雷达数据，这一创新极大地提升了自动驾驶和计算机视觉研究的精度与广度。此外，2020年发布的KITTI-360 Benchmark，为研究人员提供了一个标准化的评估平台，显著推动了相关领域的技术进步。
当前发展情况
当前，KITTI-360数据集已成为自动驾驶和计算机视觉领域的重要资源，其丰富的多模态数据为算法开发和性能评估提供了坚实基础。该数据集不仅促进了深度学习模型的优化，还推动了多传感器融合技术的研究。未来，随着更多实际应用场景的数据被纳入，KITTI-360有望继续引领该领域的技术革新。
发展历程
- KITTI数据集首次发布，为自动驾驶和计算机视觉研究提供了基础数据。
- KITTI-360数据集正式发布，作为KITTI数据集的扩展，提供了更丰富的3D感知和自动驾驶相关数据。
- KITTI-360数据集在多个国际会议和期刊上被广泛引用和讨论，成为自动驾驶和计算机视觉领域的重要研究资源。
常用场景
经典使用场景
在自动驾驶和计算机视觉领域，KITTI-360数据集以其丰富的多模态数据而著称。该数据集包含了从城市环境中采集的360度全景图像、激光雷达点云、GPS/IMU数据以及相机图像，为研究人员提供了全面的感知环境信息。经典的使用场景包括三维物体检测、场景理解、多传感器融合以及自动驾驶路径规划等，这些任务在实际应用中对环境感知和决策至关重要。
解决学术问题
KITTI-360数据集解决了自动驾驶和计算机视觉领域中多传感器数据融合和环境理解的关键问题。通过提供高精度的激光雷达和相机数据，该数据集使得研究人员能够开发和验证复杂的算法，如三维物体检测和场景分割。这不仅推动了基础研究的发展，还为实际应用中的技术瓶颈提供了有效的解决方案，从而提升了自动驾驶系统的安全性和可靠性。
实际应用
在实际应用中，KITTI-360数据集被广泛用于自动驾驶车辆的感知系统开发。例如，汽车制造商和科技公司利用该数据集训练和测试其自动驾驶算法，以提高车辆在复杂城市环境中的导航和避障能力。此外，该数据集还被用于开发智能交通系统，通过分析交通流量和路况信息，优化交通管理和调度，从而提高城市交通的效率和安全性。
数据集最近研究
最新研究方向
在自动驾驶和计算机视觉领域，KITTI-360数据集因其丰富的多模态数据和大规模场景而备受关注。最新研究方向主要集中在利用该数据集进行高精度三维场景重建和动态物体检测。研究者们通过融合激光雷达和相机数据，探索了更高效的特征提取和匹配算法，以提升自动驾驶系统在复杂环境中的感知能力。此外，KITTI-360还被用于开发和验证多传感器融合技术，以增强系统的鲁棒性和可靠性。这些研究不仅推动了自动驾驶技术的发展，也为计算机视觉领域的算法创新提供了宝贵的数据支持。
相关研究论文
- 1KITTI-360: A Novel Dataset and Benchmarks for Urban Scene Understanding in 2D and 3DKarlsruhe Institute of Technology · 2020年
- 23D Object Detection from LiDAR Data using KITTI-360 DatasetUniversity of Waterloo · 2021年
- 3Semantic Segmentation on KITTI-360 Dataset using Deep Learning TechniquesStanford University · 2022年
- 4Exploring the Potential of KITTI-360 Dataset for Autonomous Driving ResearchTechnical University of Munich · 2021年
- 5Benchmarking LiDAR-based 3D Mapping Techniques using KITTI-360 DatasetMassachusetts Institute of Technology · 2022年
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)
OMIM是一个包含人类基因和遗传疾病信息的在线数据库。它提供了详细的遗传疾病描述、基因定位、相关文献和临床信息。数据集内容包括疾病名称、基因名称、基因定位、遗传模式、临床特征、相关文献引用等。
www.omim.org 收录
2022_张家界市标准地图行政区划示意版32开
基于湖南省基础地理信息数据库，依据湖南省行政区划界线标准画法和最新境界、标准地名成果，采用其他自然地理要素和人文专题要素的现势性资料编制而成。
湖南大数据交易所 收录
SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准，专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧，总计400,000个实例，从不同高度和视角（5至260米，0至90度）捕获，并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距，特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据，如高度、视角和速度，支持多模态系统的开发，以提高检测的准确性和速度。此外，数据集还包括多光谱图像，利用非可见光谱（如近红外和红边光谱）来增强人类检测能力。
arXiv 收录
The MaizeGDB
The MaizeGDB（Maize Genetics and Genomics Database）是一个专门为玉米（Zea mays）基因组学研究提供数据和工具的在线资源。该数据库包含了玉米的基因组序列、基因注释、遗传图谱、突变体信息、表达数据、以及与玉米相关的文献和研究工具。MaizeGDB旨在支持玉米遗传学和基因组学的研究，为科学家提供了一个集成的平台来访问和分析玉米的遗传和基因组数据。
www.maizegdb.org 收录
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集（2000-2022）
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0)，SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度（10-100cm）的高时空分辨率土壤湿度，数据单位为0.001m³/m³，缺失值为-999，投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准，使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数（LAI）、土地覆盖类型（Landtypes）、地形（DEM）和土壤特性（Soil properties）作为协变量，通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度，时间尺度上：ubRMSE为0.041-0.052，R为0.883-0.919；空间尺度上：ubRMSE为0.045-0.051，R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度，它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模，尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述，请阅读说明文档。为便于使用，本研究提供了两种不同分辨率的版本：30 秒（~1km）和0.1度（~9km）。
国家青藏高原科学数据中心 收录