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城市景觀資料（資料集首頁）包含從德國駕駛的車輛中拍攝的標記影片。此版本是作為 Pix2Pix 論文的一部分創建的已處理子樣本。資料集包含來自原始影片的靜止影像，語義分割標籤與原始影像一起顯示在影像中。這是語義分割任務的最佳資料集之一。
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該資料集提供透過CARLA 自動駕駛汽車模擬器擷取的資料影像和標記語義分割。此資料集可用於訓練 ML 演算法以識別影像中汽車、道路等的語義分割。
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#UCB的全天候全光照大型資料集，包含1,100小時的HD錄影、GPS/IMU、時間戳信息，100,000張圖片的2D bounding box標註，10,000張圖片的語義分割和實例分割標註、駕駛決策標註和路況標註。官方建議使用此資料集的十個自動駕駛任務：影像標註、道路偵測、可行駛區域分割、交通參與物偵測、語意分割、實例分割、多物體偵測追蹤、多物體分割追蹤、域適應和模仿學習。
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CULane 是一個大規模的具有挑戰性的資料集，用於交通車道偵測的學術研究。它是由安裝在北京不同司機駕駛的六輛不同車輛上的攝影機收集的。收集了超過 55 小時的視頻，提取了 133,235 幀。在每一幀中，交通車道都用三次樣條手動註釋。對於車道標記被車輛遮擋或看不見的情況，仍根據上下文進行車道註記。障礙物另一側的車道沒有註記。在這個資料集中，主要關注的是四車道標記的偵測，這在實際應用中是最受關注的。其他車道標線沒有註記。
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兩個開源數據集僅用於提取非洲地區使用的交通標誌。此資料集包含來自所有類別的 76 個類，例如，監管、警告、指南和資訊標誌。該資料集總共包含 19,346 張圖像和每個類別至少 200 個實例。
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Argoverse針對的任務：3D追蹤和動作預測，兩個任務對應的資料集其實是獨立的，只是採集設備和採集地點一樣而已。提供了360度的視訊和點雲信息，並根據點雲重建了地圖，全天候全光照。標註了影片和點雲中的3D bounding box。 3D追蹤的資料集包含113段15-30秒的視頻，動作預測中包含323,557段5秒的視頻（總計320小時）。資料集的主要亮點還是在原始資料和地圖的連動上。
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此數據集由Carla 駕駛模擬器產生的影像組成。訓練影像是由安裝在模擬車輛中的行車記錄器所捕捉的影像。標籤影像是分割遮罩。標籤影像將每個像素分類為：左側車道邊界的和右側車道邊界。與該資料集相關的挑戰是訓練一個能夠準確預測驗證資料集的分割遮罩的模型。
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此資料集為自動駕駛車輛提供了易於使用的訓練資料。提供駕駛影片中每一幀對應的轉向角、加速度、煞車和檔位。這段影片是使用安裝在汽車擋風玻璃上的攝影機錄製的，該汽車沿著印度喀拉拉邦的道路行駛。
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加州理工學院行人資料集由大約10 小時的640x480 30Hz 影片組成，該影片取自在城市環境中通過常規交通行駛的車輛。註釋了大約 250,000 幀（在 137 個大約分鐘長的片段中），總共 350,000 個邊界框和 2300 個行人。
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CamSeq是一個地面數據集，可自由用於視訊目標識別中的研究工作。此資料集包含 101 個 960x720 像素的影像對。每個遮罩都由檔案名稱以外的“_L”指定。所有影像（原始影像和真實影像）均為未壓縮的 24 位元彩色 PNG 格式。
該資料集最初是針對自動駕駛汽車的問題而設計的。此序列描繪了從一輛動態的汽車拍攝的劍橋市的動態駕駛場景。這是一個具有挑戰性的數據集，因為除了汽車的自我運動之外，其他汽車，自行車和行人也有自己的運動，而且它們經常相互堵塞。
有媒體收集了大量工業界、產業界的真實場景資料集，共有高達1473GB高品質內部數據集資源。數據集均來自於真實的業務場景，由產業合作夥伴和媒體蒐集和提供。
在打榜模組下，開發者可以免費的使用內部資料集進行演算法開發，我們也為大家提供了免費的算力支援以及相關技術答疑。
不僅如此，演算法模型的分數達到標準後會給予開發者們定額的獎勵，排名靠前的開發者還可以與平台簽約合作，持續獲得演算法的訂單長期分成收益！
平台已對接智慧城市、商業房地產、明廚亮灶等產業真實需求，包括不限於目標偵測、行為辨識、影像分割、視訊理解、目標追蹤、OCR等視覺演算法方向。
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以上是自動駕駛方向開源資料集資源匯總的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
