深度学习与自动驾驶领域的数据集(KITTI,Oxford,Cityscape,Comma.ai,BDDV,TORCS,Udacity,GTA,CARLA,Carcraft)

简介: http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 Torontocity HCI middlebury caltech 行人检测数据集 ISPRS航拍数据集 mot challenge跟踪数据集数据集名称KITTI 很知名的数据集 数据集链接 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/Oxford RobotCar 对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集,收集到了多种天气、行人和交通情况下的数据,也有建筑和道路施工时的数据。
http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 

Torontocity 
HCI 
middlebury 
caltech 行人检测数据集 
ISPRS航拍数据集 
mot challenge跟踪数据集

数据集名称

KITTI

论文链接 http://www.webmail.cvlibs.net/publications/Geiger2012CVPR.pdf

Oxford RobotCar

论文链接 http://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/images/robotcar_ijrr.pdf 
Over the period of May 2014 to December 2015 we traversed a route through central Oxford twice a week on average using the Oxford RobotCar platform, an autonomous Nissan LEAF. This resulted in over 1000km of recorded driving with almost 20 million images collected from 6 cameras mounted to the vehicle, along with LIDAR, GPS and INS ground truth. 
数据集采集时走过的路线: 
这里写图片描述
Data was collected in all weather conditions, including heavy rain, night, direct sunlight and snow. Road and building works over the period of a year significantly changed sections of the route from the beginning to the end of data collection.

By frequently traversing the same route over the period of a year we enable research investigating long-term localisation and mapping for autonomous vehicles in real-world, dynamic urban environments. 
在不同天气、光线情况和交通状况下的数据集中的示例图: 
这里写图片描述

Cityscape

论文链接 https://arxiv.org/pdf/1604.01685.pdf 


这里写图片描述

Comma.ai

论文链接 https://arxiv.org/pdf/1608.01230.pdf 
论文中对于数据集的描述如下 
这里写图片描述

Udacity

Udacity为其自动驾驶算法比赛专门准备的数据集 
The dataset includes driving in Mountain View California and neighboring cities during daylight conditions. It contains over 65,000 labels across 9,423 frames collected from a Point Grey research cameras running at full resolution of 1920x1200 at 2hz. The dataset was annotated by CrowdAI using a combination of machine learning and humans. 
Labels 
Car 
Truck 
Pedestrian 
这里写图片描述 
This dataset is similar to dataset 1 but contains additional fields for occlusion and an additional label for traffic lights. The dataset was annotated entirely by humans using Autti and is slightly larger with 15,000 frames.

Labels 
Car 
Truck 
Pedestrian 
Street Lights 
这里写图片描述

BDDV

论文链接 http://10.254.1.82/cache/8/03/openaccess.thecvf.com/1042c57ea5ddadd8cb802b7cb2e84b8e/Xu_End-To-End_Learning_of_CVPR_2017_paper.pdf

Berkeley的deepdrive研究组的用于自动驾驶的大规模数据集。包括视频数据集,图像分割数据集,目标检测和可行驶区域的数据集。 
视频数据集: 
Explore over 400 hours of HD video sequences across many different times in the day, weather conditions, and driving scenarios. Our video sequences also include GPS locations, IMU data, and timestamps. 
分割数据集: 
Explore over 5000 diverse images with pixel-level and rich instance-level annotations.

GTA5

中文名侠盗猎车手?一款赛车游戏,现在也被用来训练自动驾驶的模型。 
GTA5中几乎涵盖了各种各样的道路状况,包括山区、郊区和城市。还有各种各样的车辆,比如警车、救护车、出租车、货车等车型。 
据说Uber的研究人员在训练他们的自动驾驶模型用来玩GTA5这款游戏。

TORCS

This is the official site of TORCS, The Open Racing Car Simulator. TORCS is a highly portable multi platform car racing simulation. It is used as ordinary car racing game, as AI racing game and as research platform. It runs on Linux (all architectures, 32 and 64 bit, little and big endian), FreeBSD, OpenSolaris, MacOSX and Windows (32 and 64 bit). The source code of TORCS is licensed under the GPL (“Open Source”). You find more information about the project in the menu bar on the left. If you need help have a look at the FAQ first, I added a new Researchers section. You can contact us on the torcs-users mailing list (you need to subscribe to use it because of spam).

TORCS features many different cars, tracks, and opponents to race against. You can steer with a joystick or steering wheel, if the device is supported by your platform. It is also possible to drive with the mouse or the keyboard. Graphic features lighting, smoke, skid marks and glowing brake disks. The simulation features a simple damage model, collisions, tire and wheel properties (springs, dampers, stiffness, …), aerodynamics (ground effect, spoilers, …) and much more. The game play allows different types of races from the simple practice session up to the championship. Enjoy racing against your friends in the split screen mode with up to four human players.

TORCS was initially created by Eric Espié and Christophe Guionneau, substantial parts have been added by other contributors (have a look into the “Credits” section for details). The project is currently headed by Bernhard Wymann.The TORCS source code is licensed under the terms of the GNU General Public License (GPL 2), most of the artwork is licensed under the Free Art License, have a look into the packages for details about copyright holders and the licensing.

The next big development goal is an online racing mode. 
这里写图片描述

CARLA

论文链接 https://arxiv.org/pdf/1711.03938.pdf 
英特尔&丰田联合开源城市驾驶模拟器CARLA 
CARLA is an open-source simulator for autonomous driving research. CARLA has been developed from the ground up to support development, training, and validation of autonomous urban driving systems. In addition to open-source code and protocols, CARLA provides open digital assets (urban layouts, buildings, vehicles) that were created for this purpose and can be used freely. The simulation platform supports flexible specification of sensor suites and environmental conditions. 
这里写图片描述

Carcraft

谷歌母公司Alphabet的自动驾驶子公司Waymo开发的一款软件,用来在诸如加州山景城和得克萨斯州奥斯汀等虚拟重建城市中测试无人驾驶汽车软件。该公司每天要开1287万公里的虚拟里程,专注于特别棘手的道路状况。 
在虚拟的奥斯汀、山景城、凤凰城,以及那些模拟的测试场景里,有25000辆虚拟的无人车穿梭其中。它们每天总共要行驶800万英里(约1287万公里),去年一整年,Waymo的虚拟无人车行驶了25亿英里,而实体测试车全年累积的里程,只有300万英里。这里写图片描述 
这里写图片描述

另外,Waymo还在美国加州中央山谷地区的小城默塞德附近建了一个叫做castle的无人驾驶基地,综合了多种路况,利用多种道具建立了一个小型“城市”。

目录
相关文章
|
13天前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 算法
深度学习中的图像识别技术及其在自动驾驶中的应用
【10月更文挑战第4天】本文深入探讨了深度学习在图像识别领域的应用,并特别关注其在自动驾驶系统中的关键作用。文章首先介绍了深度学习的基本概念和工作原理,随后通过一个代码示例展示了如何利用深度学习进行图像分类。接着,文章详细讨论了图像识别技术在自动驾驶中的具体应用,包括物体检测、场景理解和决策制定等方面。最后,文章分析了当前自动驾驶技术面临的挑战和未来的发展趋势。
29 4
|
13天前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
深度学习在自动驾驶技术中的革新与挑战
【10月更文挑战第4天】深度学习在自动驾驶技术中的革新与挑战
44 4
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
深度学习之可解释人工智能(Explainable AI,XAI)
可解释人工智能(XAI)是一个旨在使AI决策过程透明和可理解的研究领域。随着AI和机器学习技术在多个行业中的应用变得越来越广泛,其决策过程的透明度和可解释性变得极其重要。
11 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
探索AI的未来:深度学习与自然语言处理的融合
【9月更文挑战第22天】本文旨在探讨AI技术中深度学习与自然语言处理的结合,以及它们如何共同推动未来技术的发展。我们将通过实例和代码示例,深入理解这两种技术如何相互作用,以及它们如何影响我们的生活和工作。
44 4
|
1月前
|
存储 人工智能 数据可视化
AI计算机视觉笔记二十一:PaddleOCR训练自定义数据集
在完成PaddleOCR环境搭建与测试后,本文档详细介绍如何训练自定义的车牌检测模型。首先,在`PaddleOCR`目录下创建`train_data`文件夹存放数据集,并下载并解压缩车牌数据集。接着,复制并修改配置文件`ch_det_mv3_db_v2.0.yml`以适应训练需求,包括设置模型存储目录、训练可视化选项及数据集路径。随后,下载预训练权重文件并放置于`pretrain_models`目录下,以便进行预测与训练。最后,通过指定命令行参数执行训练、断点续训、测试及导出推理模型等操作。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据可视化
深度学习实践:构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行分类
本文详细介绍如何使用PyTorch构建并训练卷积神经网络(CNN)对CIFAR-10数据集进行图像分类。从数据预处理、模型定义到训练过程及结果可视化,文章全面展示了深度学习项目的全流程。通过实际操作,读者可以深入了解CNN在图像分类任务中的应用,并掌握PyTorch的基本使用方法。希望本文为您的深度学习项目提供有价值的参考与启示。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
基于深度学习的认知架构的AI
基于深度学习的认知架构的AI是一类模仿人类认知过程的人工智能系统,旨在模拟人类感知、学习、推理、决策等复杂的认知功能。认知架构的目的是创建一个能够理解和处理复杂环境、实现自我学习和适应的AI系统
57 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用
【8月更文挑战第30天】 随着人工智能的快速发展,特别是深度学习技术在图像处理和模式识别领域的突破进展,自动驾驶系统得以实现更为精准的环境感知与决策。本文深入探讨了基于深度学习的图像识别技术在自动驾驶系统中的应用,并分析了其对提高自动驾驶安全性和可靠性的重要性。通过综合运用卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)等先进算法,我们能够使自动驾驶车辆更好地理解周围环境,从而进行有效的导航与避障。文章还指出了目前该领域面临的主要挑战及未来的发展方向。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 传感器 自动驾驶
基于深度学习的图像识别在自动驾驶系统中的应用
【8月更文挑战第30天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动多个领域革新的核心动力。特别是在图像识别任务中,深度学习模型展现出了卓越的性能。本文将探讨一种基于卷积神经网络(CNN)的图像识别方法,并分析其在自动驾驶系统中的实际应用。我们首先回顾深度学习在图像处理方面的基础知识,随后详细介绍一个高效的CNN架构,并通过实验验证该架构在复杂环境下对车辆、行人及其他障碍物的检测和分类能力。最后,讨论了该方法在实际自动驾驶系统中面临的挑战及潜在的改进方向。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 JavaScript 前端开发
深度学习必备:对数据集的拆分、根据拆分图片拆分labels、对全部标注标签进行区间检查
使用JavaScript代码或浏览器扩展可以一次性在浏览器中打开多个相同的标签页。