?城市景觀圖像對數(shù)據(jù)集

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城市景觀數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)集主頁）包含從德國駕駛的車輛中拍攝的標記視頻。此版本是作為 Pix2Pix 論文的一部分創(chuàng)建的已處理子樣本。數(shù)據(jù)集包含來自原始視頻的靜止圖像，語義分割標簽與原始圖像一起顯示在圖像中。這是語義分割任務(wù)的最佳數(shù)據(jù)集之一。

自動駕駛汽車的語義分割數(shù)據(jù)集

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該數(shù)據(jù)集提供通過 CARLA 自動駕駛汽車模擬器捕獲的數(shù)據(jù)圖像和標記語義分割。該數(shù)據(jù)集可用于訓練 ML 算法以識別圖像中汽車、道路等的語義分割。

BDD100K駕駛視頻數(shù)據(jù)集

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UCB的全天候全光照大型數(shù)據(jù)集，包含1,100小時的HD錄像、GPS/IMU、時間戳信息，100,000張圖片的2D bounding box標注，10,000張圖片的語義分割和實例分割標注、駕駛決策標注和路況標注。官方推薦使用此數(shù)據(jù)集的十個自動駕駛?cè)蝿?wù)：圖像標注、道路檢測、可行駛區(qū)域分割、交通參與物檢測、語義分割、實例分割、多物體檢測追蹤、多物體分割追蹤、域適應(yīng)和模仿學習。

CULane數(shù)據(jù)集

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CULane 是一個大規(guī)模的具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集，用于交通車道檢測的學術(shù)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像頭收集的。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注釋。對于車道標記被車輛遮擋或看不見的情況，仍根據(jù)上下文進行車道注釋。障礙物另一側(cè)的車道沒有注釋。在這個數(shù)據(jù)集中，主要關(guān)注的是四車道標記的檢測，這在實際應(yīng)用中是最受關(guān)注的。其他車道標記沒有注釋。

非洲地區(qū)交通標志數(shù)據(jù)集

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兩個開源數(shù)據(jù)集僅用于提取非洲地區(qū)使用的交通標志。該數(shù)據(jù)集包含來自所有類別的 76 個類，例如，監(jiān)管、警告、指南和信息標志。該數(shù)據(jù)集總共包含 19,346 張圖像和每個類別至少 200 個實例。

Argoverse數(shù)據(jù)集

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Argoverse針對的任務(wù)：3D追蹤和動作預(yù)測，兩個任務(wù)對應(yīng)的數(shù)據(jù)集其實是獨立的，只是采集設(shè)備和采集地點一樣而已。提供了360度的視頻和點云信息，并根據(jù)點云重建了地圖，全天候全光照。標注了視頻和點云中的3D bounding box。3D追蹤的數(shù)據(jù)集包含113段15-30秒的視頻，動作預(yù)測中包含323,557段5秒的視頻（總計320小時）。數(shù)據(jù)集的主要亮點還是在原始數(shù)據(jù)和地圖的聯(lián)動上。

駕駛模擬器車道檢測數(shù)據(jù)集

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該數(shù)據(jù)集由 Carla 駕駛模擬器生成的圖像組成。訓練圖像是由安裝在模擬車輛中的行車記錄儀捕獲的圖像。標簽圖像是分割掩碼。標簽圖像將每個像素分類為：左側(cè)車道邊界的和右側(cè)車道邊界。與該數(shù)據(jù)集相關(guān)的挑戰(zhàn)是訓練一個能夠準確預(yù)測驗證數(shù)據(jù)集的分割掩碼的模型。

道路上自動駕駛汽車數(shù)據(jù)集

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該數(shù)據(jù)集為自動駕駛車輛提供了易于使用的訓練數(shù)據(jù)。提供駕駛視頻中每一幀對應(yīng)的轉(zhuǎn)向角、加速度、剎車和檔位。這段視頻是使用安裝在汽車擋風玻璃上的攝像頭錄制的，該汽車沿著印度喀拉拉邦的道路行駛。

加州理工學院行人數(shù)據(jù)集

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加州理工學院行人數(shù)據(jù)集由大約 10 小時的 640x480 30Hz 視頻組成，該視頻取自在城市環(huán)境中通過常規(guī)交通行駛的車輛。注釋了大約 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。

CamSeq 2007數(shù)據(jù)集

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CamSeq是一個地面數(shù)據(jù)集，可自由用于視頻目標識別中的研究工作。該數(shù)據(jù)集包含 101 個 960x720 像素的圖像對。每個掩碼都由文件名之外的“_L”指定。所有圖像（原始圖像和真實圖像）均為未壓縮的 24 位彩色 PNG 格式。

該數(shù)據(jù)集最初是針對自動駕駛汽車的問題而設(shè)計的。此序列描繪了從一輛動感的汽車拍攝的劍橋市的動感駕駛場景。這是一個具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)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(jīng)常相互堵塞。

真實的工業(yè)場景數(shù)據(jù)集

有媒體收集了大量工業(yè)界、產(chǎn)業(yè)界的真實場景數(shù)據(jù)集，共有高達1473GB高質(zhì)量內(nèi)部數(shù)據(jù)集資源。數(shù)據(jù)集均來自于真實的業(yè)務(wù)場景，由產(chǎn)業(yè)合作伙伴和媒體搜集和提供。

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