目前关于自动驾驭数据集你想知道的，应该都在这里了，这是「整数智能」自动驾驭数据集八大系列共享之系列一：

「本期划重点」

• 清华大学推出全球首个车路协同自动驾驭研讨数据集

• Nexar视频数据集覆盖70多个国家，1400多个城市

• 行人方针检测数据集一览：KAIST、ETH、Daimler、Tinghua-Daimler、Caltech、NightOwls、ECP

• 夜间图画也清晰可见：Kaist行人数据集、FLIR热成像数据集、东京大学红外数据集

「八大系列概览」

自动驾驭数据集共享是整数智能推出的一个全新共享系列，在这个系列中，咱们将介绍目前为止各大科研机构和企业推出的一切公开自动驾驭数据集。数据集首要分为八个系列：

• 系列一：方针检测数据集

• 系列二：语义分割数据集

• 系列三：车道线检测数据集

• 系列四：光流数据集

• 系列五：Stereo Dataset

• 系列六：定位与地图数据集

• 系列七：驾驭行为数据集

• 系列八：仿真数据集

本文是<系列一方针检测数据集>的第二篇，一共分为三篇来介绍。

下面共包含15个数据集：

01「DAIR-V2X数据集」

• 发布方：清华大学智能产业研讨院（AIR）、北京市高等级自动驾驭示范区、北京车网科技发展有限公司、百度Apollo、北京智源人工智能研讨院

• 下载地址：

  thudair.baai.ac.cn/cooptest

• 发布时刻：2022年

• 简介：DAIR-V2X数据集是全球首个用于车路协同自动驾驭研讨的大规模、多模态、多视角数据集，悉数数据收集自实在场景，一同包含2D&3D标示

• 特征

  • 总计71254帧图画数据和71254帧点云数据

    • DAIR-V2X协同数据集(DAIR-V2X-C)，包含38845帧图画数据和38845帧点云数据

    • DAIR-V2X路端数据集(DAIR-V2X-I)，包含10084帧图画数据和10084帧点云数据

    • DAIR-V2X车端数据集(DAIR-V2X-V)，包含22325帧图画数据和22325帧点云数据

  • 首次完成车路协一同空同步标示

  • 传感器类型丰厚，包含车端相机、车端LiDAR、路端相机和路端LiDAR等类型传感器

  • 障碍物方针3D标示特点全面，标示10类路途常见障碍物方针

  • 收集自北京市高等级自动驾驭示范区10公里城市路途、10公里高速公路、以及28个路口

  • 数据涵盖晴天/雨天/雾天、白日/夜晚、城市路途/高速公路等丰厚场景

  • 数据完备，包含脱敏后的原始图画和点云数据、标示数据、时刻戳、标定文件等

  • 练习集和验证集已发布，测验集将伴随后续Challenge活动发布

02「Argoverse」

• 发布方：Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院

• 下载地址：

  www.argoverse.org/av1.html

• 论文地址：

  arxiv.org/pdf/1911.02…

• 发布时刻：2019年

• 简介：Argoverse 数据集包含 3D Tracking 和 Motion Forecasting 两部分。Argoverse数据集与Waymo有些不同，虽然它也包含激光雷达和摄像头数据，但它只覆盖了在迈阿密和匹兹堡记载的113个场景。其特别之处在于，它是第一个包含高清地图数据的数据集

• 特征

  • 第一个包含高清地图数据的数据集：包含匹兹堡和迈阿密290公里的车道地图，如位置、衔接、交通信号、海拔等信息

  • 传感器：2个激光雷达，7个高分辨率环形相机 (1920 1200)，2个立体相机（ 2056 2464 ）

  • Argoverse 3D tracking

  • 包含 113 个场景的 3d 盯梢注释，每个片段长度为 15-30 秒，合计包含 11052个盯梢目标

  • 对5米内的物体进行标示，共15个标签

  • 70%的标示目标为车辆，30%行人、自行车、摩托车等

  • Argoverse Motion Forecasting

  • 从在迈阿密和匹兹堡的1006小时驾驭记载中获取，总计320小时

  • 包含324,557个场景，每个场景 5 秒，且包含以 10 Hz 采样的每个盯梢目标的 2D 鸟瞰图

03「KAIST Multispectral Pedestrian」

• 发布方：韩国科学技能院（Korea Advanced Institute of Science and Technology）

• 下载地址1：

  sites.google.com/site/pedest…

• 下载地址2：

  sites.google.com/site/pedest…

• 论文地址：

  openaccess.thecvf.com/content\_cv…

• 发布时刻：2015年

• 简介：该数据集为多光谱行人检测数据集，供给白日和夜晚的五颜六色-热成像图画对。数据集经过五颜六色图画和热成像的优势互补，进步了行人检测的准确度，克服了以往行人检测数据行人被遮挡、布景混乱、夜间成像不清晰等问题

• 特征

  • 一同供给白日和夜间的95328对五颜六色-热成像图画，而且经过分束器的处理对齐图画，消除图画视差

  • 数据收集地点为韩国首尔，图画分辨率为640×480

  • 103,128个人工2D框标示， 1,182 个行人

  • 四种不同类型的标示：person、people（不清晰的人像）、cyclist、person?（不确定是否为行人）

  • 收集设备：包含热成像仪、RGB摄像机、分束器等的收集设备

04「ETH Pedestrian」

• 发布方：苏黎世联邦理工大学 (ETH Zrich)

• 下载地址：

  icu.ee.ethz.ch/research/da…

• 论文地址：

  www.vision.rwth-aachen.de/media/paper…

• 发布时刻：2009年

• 简介：ETH是一个行人检测数据集，运用摄像机拍照共三个视频片段，数据集只要一个行人标签

• 特征

  • 测验集包含3个视频片段，共4800帧，帧率为15，共1894个标示

  • 运用2.5D标示，进行抽帧标示，每四帧标示一次

  • 收集于瑞士苏黎世人员密集的街区

  • 运用摄像机进行拍照

05「Daimler Pedestrian」

• 发布方：Daimler AG

• 下载地址：

  www.lookingatpeople.com/download-da…

• 论文地址：

  gavrila.net/pami09.pdf

• 发布时刻：2008年

• 巨细：8.5GB

• 简介：戴姆勒行人检测数据集是收集于城市环境的行人检测数据集，收集的环境均为白日。数据集分为练习集和测验集两部分，练习集又包含行人图画和不包含行人的图画

• 特征

  • 27分钟的视频片段

  • 15560张行人的图画（剪切后分辨率为48×96），6744张不包含行人的图片

  • 21,790 张图片(640×480 分辨率)， 56,492个2D人工标示

  • 视频经过行驶车辆上的摄像头收集，场景悉数为日间城市路途

06「Tsinghua-Daimler Cyclist」

• 发布方：Daimler AG、清华大学

• 下载地址：

  www.lookingatpeople.com/download-ts…

• 论文地址：

  www.gavrila.net/Publication…

• 发布时刻：2016年

• 简介：该数据集旨在丰厚骑行者的数据，进步自动驾驭算法对骑行者检测的准确度，在此之前还没有推出过专门针对骑行者方针检测的数据集

• 特征

  • 将近6个小时的视频数据，分辨率为20481024

  • 14674帧带标示数据， 32361个标示目标，包含骑行者、行人和其他骑行者

  • 数据集分为部分标示数据集和悉数标示数据集。部分标示数据集只包含完整清晰的骑行者，而后者包含行人、自行车、三轮车、轮椅、摩托车等一切骑行者

  • 运用车载立体相机进行收集，收集地点为北京的海淀区和朝阳区

07「Caltech数据集」

• 发布方：加州理工学院 （California Institute of Technology）

• 下载地址：

  www.vision.caltech.edu/Image\_Data…

• 论文地址：

  www.vision.caltech.edu/Image\_Data…

• 发布时刻：2009年

• 简介：加州理工学院行人数据集收集于洛杉矶的城市路途，视频数据经过车辆搭载摄像头收集

• 特征

  • ‍包含将近10个小时的640×480 30Hz 数据集

  • 数据集分为练习集和测验集，练习集分为6个子集，测验集分为4个子集，每个子集巨细大约为1GB

  • 包含大约 250,000帧行人标示数据，350,000个2D框，2300个行人，总时长大约为137分钟

  • 区分标示行人的可见部分和不可见部分

  • 视频收集于洛杉矶行人较多的六个区：LAX, Santa Monica, Hollywood, Pasadena, and Little Tokyo

    

08「NightOwls」

• 发布方：Oxford Visual Geometry Group

• 下载地址：

  www.nightowls-dataset.org/download/

• 论文地址：

  www.robots.ox.ac.uk/~vgg/public…

• 发布时刻：2018年

• 简介：NightOwls数据集首要供给夜间的行人数据。与白日相比，夜间照明度差，反射、含糊和对比度改变多，因而夜间行人检测更具挑战性

• 特征

  • 279,000帧数据，图画分辨率为1024 x 640，帧率为15

  • 一切帧都带有2D框标示，且带有追踪信息，包含42,273个行人

  • 四种行人标签：Pedestrians、Bicycledriver、Motorbikedriver、Ignore areas

  • 四类标签特点：Pose、Difficulty、Occlusion、Truncation

  • 多样性：覆盖三个国家（德国、英国、荷兰），春夏秋冬四个时节，拂晓和夜晚，不同的气候状况如雨雪气候

    

09「EuroCity Persons Dataset」

• 发布方：代尔夫特理工大学 (Delft University of Technology (TU Delft))

• 下载地址：

  eurocity-dataset.tudelft.nl/eval/user/l…

• 论文地址：

  arxiv.org/pdf/1805.07…

• 发布时刻：2018年

• 简介：ECP是一个多元化的行人检测数据集，数据收集于欧洲多个国家，由车载摄像头进行收集

• 特征

  • 大型多样化数据集：覆盖4 个时节、12 个国家、31 个城市、47300 张图画、238200 个人

  • 标签分为行人和骑行者两类，骑行者又进一步分为自行车、婴儿车、摩托车、滑板车、三轮车、轮椅等类型

  • 对骑行者的标示分两部分：对人的标示以及骑行东西的标示

  • 标示信息除了2D框之外，还包含定位信息

10「Urban Object Detection」

• 发布方：机器人和立体视觉小组（The Robotics and Tridimensional Vision Group, RoViT， University of Alicante ）

• 下载地址：

  www.rovit.ua.es/dataset/tra…

• 论文地址：

  www.mdpi.com/2079-9292/7…

• 发布时刻：2018年

• 简介：该数据会集的数据来自于现有数据集，例如PASCAL VOC 、UDacity、Sweden，一同经过安装在车辆上的高清摄像头收集了一部分数据（1%左右），该数据集在公开数据集等的基础上增加了标签的类别。其中有一些数据为弱标示数据，能够用于测验弱监督学习技能

• 特征

  • 数据集被分红两部分：traffic objects 和 traffic signs

  • traffic objects数据集经2D标示，共包含汽车、摩托车、人、信号灯、公交车、自行车和交通标志

  • traffic signs 总共包含43种欧洲街道常见的交通标志，数据来自GTSRB以及Sweden

  • 共包含12000个交通标志

11「Road Damage Dataset 2018-2020」

• 发布方：东京大学

• 下载地址：

  github.com/sekilab/Roa…

• 论文地址：

  arxiv.org/abs/1801.09…

  www.sciencedirect.com/science/art…

• 发布时刻：2018-2020

• 简介

  • Road Damage Dataset 2018：该数据集第一次收集了大规模的路途损坏数据集，收集了日本7个城市共40多个小时的数据。由安装在汽车上的智能手机拍照的 9,053 张路途病害图画组成，这些路途图画中包含 15,435 个路面病害实例，包含8种病害类型。每幅图画中，路途病害位置和病害类型都被标示出来

  • Road Damage Dataset 2020：该数据集运用车载智能手机拍照，包含来自印度、日本和捷克共和国的 26,336 张路途图画，其中有超过 31,000 个路途损坏实例。该数据集收集了四种类型的路途损坏：纵向裂缝、横向裂缝、鳄鱼裂缝和坑洼

12「FLIR Thermal Sensing」

• 发布方：Teledyne FLIR

• 下载地址：

  www.flir.eu/oem/adas/ad…

• 发布时刻：2018年

• 巨细：17GB

• 简介：感知热红外辐射或热量的才能为现有传感器技能（如可见光相机、激光雷达和雷达体系）供给了互补和独特的优势。该数据集经过热传感技能供给了热图画，在完全乌黑、烟雾、恶劣气候和眩光等具有挑战性的气候条件下，可检测并区分行人、骑行者、动物和机动车辆，促进可见光 + 热传感器交融算法 (“RGBT”) 的研讨进展

• 特征

  • 26,442 个完全标示的帧，520,000个2D框，9,711 张热图画和 9,233 张 RGB 图画

  • 15个标签类别：行人、自行车、汽车、摩托车、公共汽车、火车、货车、红绿灯、消防栓等

  • 热成像仪规格：Teledyne FLIR Tau 2 640×512，13mm f/1.0

13「TuSimple 车道线检测数据集」

• 发布方：Tusimple

• 下载地址：

  github.com/TuSimple/tu…

• 发布时刻：2017年

• 简介：Tusimple举办了一次以摄像头图画数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标示信息

• 特征

  • 7,000 个 1 秒长的视频片段，每个片段 20 帧

  • 环境特征：白日，杰出或中等的气候，高速公路

  • 练习集包含3626 个视频片段，测验集包含2782 个视频片段

  • 选用线标示，每条线实际上是点序列的坐标调集，而不是区域调集

14「NEXET」

• 发布方：Nexar

• 下载地址：

  www.kaggle.com/solesensei/…

• 发布时刻：2017年

• 巨细：11G

• 简介：Nexar 包含丰厚和多样化路途数据，选用行车记载仪和手机摄像头等拍照，是目前为止涵盖最多国家和城市的自动驾驭数据集

• 特征

  • 超过2500000个小时的视频，50000张带有2D框标示图画的练习集， 包含41190张图画的测验调集

  • 多样化：覆盖77个国家，1400多个城市，三种照明条件（白日、夜晚、黄昏），四个时节，多种路况（城市、村庄、高速、居民区甚至包含沙漠路途），多种气候状况（晴、雾、雨、雪）

  • 标示：选用2D标示，2D框与车辆不完全贴合

15「Multi-spectral Object Detection」

• 发布方：东京大学

• 下载地址：

  drive.google.com/drive/folde…

• 论文地址：

  dl.acm.org/doi/pdf/10.…

• 发布时刻：2017年

• 巨细：6.85GB

• 简介：该数据集由RGB图画、近红外图画、中红外图画和远红外图画组成，图片拍照于校园环境

• 特征

  • 7,512 张图片，3,740张日间的图片以及3,772 张夜间图片

  • 收集：图片由RGB、近红外相机、中红外相机和远红外相机获取，为了模仿驾驭环境，相机被安装在一辆小推车上

  • 环境：东京的大学校园，包含白日和夜晚的数据

  • 标示：包含2D框及标签，包含行人、自行车、车辆等障碍物

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