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BDD100K:最经典大规模、多样化的自动驾驶视频数据集

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HyperAI超神经
发布2021-01-25 14:38:05
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发布2021-01-25 14:38:05
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文章被收录于专栏:HyperAI超神经HyperAI超神经

By 超神经

内容提要:目前,自动驾驶的公开数据集主要由视频和图片组成,近两年也增加了许多雷达数据。今天将介绍的数据集为加州大学伯克利分校发布的 BDD100K 数据集,该数据集为迄今规模最大、最多样的自动驾驶数据集之一。

关键词:BDD100K 自动驾驶数据集

2021 年还不到半个月,新能源车、无人驾驶就占据了互联网行业的半个头条。

特斯拉股价飙升,让 Musk 一夜之间身价高达 1950 亿美元,取代贝佐斯成为世界首富。

彭博全球富翁排行

国产新能源车蔚来、理想、小鹏在美股表现强势,在投资者们面前猛刷存在感。尤其,蔚来前日发布新款 ET7,配备四块 NVIDIA Drive Orin 计算卡,还被网友们称为最强矿车。

据报道,到 2024 年,全球自动驾驶汽车市场的 CAGR(年均复合增长率) 预计将加速增长 62.86%,达到 412.4 亿美元。

如果你也一直在关注自动驾驶技术,那么就不要错过我们今天要介绍的数据集——BDD100K Dataset。

10w 个视频、图片+超全标注

BDD100K 数据集,是加州大学伯克利分校 AI 实验室(BAIR)于 2018 年发布的,迄今为止最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。

自动驾驶常用数据集横评

BDD100K 规模最大、多样性最丰富,表现亮眼

其包含的 10 万个高清视频序列,时长超过 1100 小时。其中,每个视频大约 40 秒长、720 p、30 fps,还附有手机记录的 GPS/IMU 信息和时间戳,以显示大概的驾驶轨迹。

BAIR 还对每个视频的第 10 秒对关键帧进行采样,得到 10 万张图片(图片尺寸:1280*720 ),并进行标注。

这些图片还被标记了:图像标记、道路对象边界框、可驾驶区域、车道标记线和全帧实例分割。这些注释有助于理解不同场景中数据和对象统计的多样性。

该数据集详情一览:

BDD100K 视频数据集

发布机构:加州大学伯克利分校 AI 实验室

包含数量:10 万个高清视频序列,10 万张图片

数据格式:标签:.json;图片:.png

图片尺寸:1280*720

数据大小:1.8 TB

下载地址:https://hyper.ai/datasets/5670

数据集中的视频是从美国各地收集的,涵盖不同时间、不同天气条件(包括晴天、阴天和雨天,以及白天和晚上的不同时间)和驾驶场景。

收集数据集的地理位置分布在纽约、伯克利、旧金山等地

数据集中,道路目标检测是为公共汽车、交通灯、交通标志、人、自行车、卡车、摩托车、汽车、火车和乘车人等 100000 张图片上标注 2D 边界框;

实例分割被用于探索具有像素级和丰富实例级注释,相关图像超过 10000 张;引擎区域是从 10 万张图片中学习复杂的可驾驶决策;

车道标记是在 10 万张行车指南图片上的多种车道标注。

车道标记类图片中,标注了实线、虚线、双线、单线等

该数据集由相关论文有《BDD100K: A Diverse Driving Video Database with Scalable Annotation Tooling》,该项目由伯克利 DeepDrive 产业联盟组织和赞助,该联盟研究计算机视觉和机器学习在汽车应用上的最新技术。

BDD100k 数据集下载:

https://hyper.ai/datasets/5570

资料来源:

https://bair.berkeley.edu/blog/2018/05/30/bdd/

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/1805.04687.pdf

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原始发表:2021-01-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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