自动驾驶基础数据集标注
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简述信息一览：
Waymo公开数据集又添「新货」,增加更多车道要素信息
Waymo团队表示，开放数据集有助于研究者在自动驾驶领域取得进展。2019年8月，Waymo已发布以高质量多模态传感器数据为主的开放数据集，免费提供给研究机构。数据集中的感知数据集包括高分辨率传感器数据和1，950个细分市场的标签，涵盖了Waymo收集的多种环境信息。
自动驾驶数据集
1、自动驾驶数据集是为自动驾驶技术研发与评估所设计的，它们包含了各种场景、障碍物和动态对象的数据，以供研究人员训练和测试自动驾驶算法。本文将对几个主要的自动驾驶数据集进行介绍，包括目标检测数据集，如Waymo、KITTI、NuScenes、ONCE、Lyft Level A*3D、H3D-HRI-US以及BLVD数据集。
2、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共同创建，用于评测计算机视觉技术在车载环境下的性能，涵盖立体视觉、光流、视觉测距、3D 物体检测与跟踪。该数据集包含市区、乡村和高速公路场景的图像数据，最多可达 15 辆车和 30 个行人的注释，数据量相对较小。
3、CityScapes数据集：由奔驰自动驾驶实验室、马克思·普朗克研究所、达姆施塔特工业大学联合发布，包含德国及周边国家50个城市在不同季节和天气条件下的街景***序列，用于城市街景的语义理解。
4、Argoverse Motion Forecasting 数据集规模宏大，包含约32万条场景数据，每条场景以0.1s ***样间隔展示2D 鸟瞰图，包括自动驾驶车辆5秒行驶轨迹，同时追踪所有参与者。数据集被划分为约20万个训练序列、4万个验证序列和8万个测试序列。
5、「Oxford RobotCar」：由Oxford大学开发，聚焦城市道路驾驶。「Málaga Stereo and Urban」：马尔加数据集，侧重于城市环境下的自动驾驶。「Lyft-Perception」：Lyft提供的数据集，包含多种传感器数据。「ONCE」：开放性自动驾驶数据集，涵盖多场景驾驶。
6、KITTI，自动驾驶领域的重要测试集，旨在为自动驾驶技术提供大量真实场景数据，解决当前缺乏强大基准的挑战。通过提供包括定位、SLAM、图像处理等在内的应用，KITTI数据集在自动驾驶感知与预测领域发挥关键作用。然而，创建如此大规模且真实的场景数据集面临复杂挑战，尤其是在校准与设置评估指标方面。
使用labelme标注数据集训练deeplabv3+的语义分割模型
1、本文介绍使用labelme标注数据集训练deeplabv3+的语义分割模型的方法。此项目适用于自动驾驶领域场景的模型训练，并使用pytorch实现。数据集包含6个类别：车辆、虚线、右车道、中间车道、坑洼和背景。以下为项目目录结构、算法简述、数据准备、模型训练与模型使用步骤，以及资源获取指南。
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