SODA10M

我们引入了一个新的大规模2D数据集，名为SODA10M，其中包含10m个未标记图像和具有6个代表性对象类别的20k个标记图像。SODA10M旨在促进自动驾驶中自我监督学习和领域适应的重大进步。它是迄今为止最大的2D自动驾驶数据集，将成为社区更具挑战性的基准。

We introduce a new large-scale 2D dataset named SODA10M, which consists of 10 million unlabeled images and 20 thousand labeled images spanning six representative object categories. SODA10M aims to facilitate significant advances in self-supervised learning and domain adaptation for autonomous driving. It is the largest 2D autonomous driving dataset to date and will serve as a more challenging benchmark for the research community.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SODA10M是一个大规模2D自动驾驶数据集，包含1000万个未标记图像和2万个带有6个对象类别的标记图像，旨在推动自动驾驶中的自我监督学习和领域适应研究。该数据集由华为诺亚方舟实验室、中山大学和香港中文大学于2021年发布，是当前最大的2D自动驾驶基准数据集。