自动驾驶数据集整理

1.Berkeley DeepDrive BDD100k：目前最大的自动驾驶人工智能数据集。包含 100000 多段视频，内容涉及一天中不同时间和天气条件下 1100 多小时的驾驶体验。注释图像来自纽约和旧金山地区。
链接：http://bdd-data.berkeley.edu/
2.Baidu Apolloscapes：百度 Apollo 计划开放的大规模自动驾驶数据集。它定义了 26 个不同语义项目，如汽车、自行车、行人、建筑物、路灯等。
链接：http://apolloscape.auto/
3.Comma.ai：7 小时以上的公路行驶体验。详细信息包括车速、加速度、转向角和 GPS 坐标。
链接：https://archive.org/details/comma-dataset
4.Oxford’s Robotic Car：一年内在英国牛津同一条路线重复 100 多次的行驶。数据集捕捉天气、交通和行人的不同组合，以及建筑和道路工程等长期变化。
链接：http://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/
5.Cityscape Dataset：记录 50 个不同城市街道场景的大型数据集。
链接：https://www.cityscapes-dataset.com/
6.CSSAD Dataset：该数据集可用于自主车辆的感知和导航。数据集在发达国家的道路上出现严重偏差。
链接：http://aplicaciones.cimat.mx/Personal/jbhayet/ccsad-dataset
7.KUL Belgium Traffic Sign Dataset：比利时佛兰德区数以千计截然不同的超过 10000 个的交通标志标注。
链接：http://www.vision.ee.ethz.ch/~timofter/traffic_signs/
8.MIT AGE Lab：在 AgeLab 收集的 1000 多个小时的多传感器驱动数据集样本。
链接：http://lexfridman.com/carsync/
9.LISA: Laboratory for Intelligent & Safe Automobiles, UC San Diego Datasets：此数据集包括交通标志、车辆检测、交通灯和轨迹模式。
链接：http://cvrr.ucsd.edu/LISA/datasets.html

转自：从文本处理到自动驾驶：机器学习最常用的50大免费数据集
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1603615793355935673&wfr=spider&for=pc