2020年| 最新自动驾驶数据集汇总，持续更新（1）

自动驾驶开源数据集年份汇总：

1、Kitti数据集

网址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php

论文地址：http://www.cvlibs.net/publications/Geiger2013IJRR.pdf

论文名称：Vision meets Robotics: The KITTIDataset

KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成，以10Hz的频率采样及同步。总体上看，原始数据集被分类为’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和’Person’。对于3D物体检测，label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc组成。

同时该数据提供了算法打榜功能，网站汇集了大量相关的论文算法，以及开源代码，是研究者的必看神器。

2、SemanticKITTI数据集

网址：http://semantic-kitti.org/dataset.html#download

论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.01416

论文名称：SemanticKITTI:A Dataset for Semantic Scene Understanding of LiDAR Sequences

该数据集是基于Kitti的一个补充，主要提供了一个点云序列的点标注数据集，它具有前所未有的类数和每次扫描的未知详细程度。数据集包含了28个标注类别，包括汽车、卡车、摩托车、行人和骑自行车的人等。这样可以对场景中的动态对象进行推理。

3、奥迪开源自动驾驶数据集（2020）

网址：http://www.a2d2.audi

论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.06320

论文名称：A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset

该数据主要来自德国街道，包含RGB图像，也包括对应的3D点云数据，记录的数据是时间同步的。目标3D包围框，语义分割，实例分割以及从汽车总线提取的数据。标注的非序列数据，41227帧，都含有语义分割标注和点云标签。其中含有前置摄像头视野内目标3D包围框标注12497帧。另外，该库还包括 392,556 连续帧的无标注的传感器数据。

4、福特Multi-AV 数据集（2020）

网址：https://avdata.ford.com/

论文地址：https://arxiv.org/abs/2003.07969

论文名称：Ford Multi-AV Seasonal Dataset

数据量大且丰富，据说有1.8TB。但是数据类型很丰富，并且该数据集是使用ROS采集，提供了ROS Topic， 给大家应用带来了很好的方便性；涵盖场景丰富，包含了不同季节以及不同场景的数据；同时还开源了3D Map。总体来说作为新开源的数据库，诚意满满。数据刚刚开源。

5、waymo 开源自动驾驶数据集（google 自动驾驶部门）

网址：https://waymo.com/open

论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.04838v5

论文名称：Scalability in Perception for Autonomous Driving: Waymo Open Dataset

Waymo刚开始是Google于2009年开启的一项自动驾驶汽车计划，之后于2016年12月才由Google独立出来，成为Alphabet公司旗下的子公司，Waymo是自动驾驶领域当之无愧的明星公司。waymo的硬件都是自研的，其在不同天气以及看的远近上有很大的借鉴意义，最近又更新了一下数据集，还颁布了悬赏令，为大家学习提供了良好的平台。

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