CUlane

CULane是用于交通车道检测学术研究的大规模挑战性数据集。它是由安装在北京不同驾驶员驾驶的六辆不同车辆上的摄像机收集的。收集了超过55小时的视频并提取了133,235帧。数据示例如上所示。我们将数据集分为训练集的88880，验证集的9675和测试集的34680。测试集分为正常和8个具有挑战性的类别，它们对应于上面的9个示例，对于每一帧，我们用三次样条手动注释交通车道。对于车道标记被车辆遮挡或看不见的情况，我们仍根据上下文对车道进行注释，如 (2)(4) 所示。我们还希望算法能够区分道路上的障碍，就像 (1) 中的障碍一样。因此，障碍物另一侧的车道没有注释。在此数据集中，我们将注意力集中在四个车道标记的检测上，这在实际应用中是最受关注的。其他车道标记没有注释。