转载 | 自动驾驶开源数据集总结
前言
数据是人工智能时代的石油，随着汽车行业的发展、自动驾驶商业场景的落地，自动驾驶算法变得尤为重要，想要打磨自动驾驶算法，就需要大量的场景数据支撑。作者对过去使用、积累的自动驾驶开源数据集做了总结，以下45个自动驾驶开源数据集供大家参考。
4Seasons
题目：4Seasons: A Cross-Season Dataset for Multi-Weather SLAM in Autonomous Driving
名称：4Seasons：自动驾驶中多天气 SLAM 的跨季节数据集
论文：arxiv.org/abs/2009.0636
主页：4seasons-dataset.com/
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4Seasons
A2D2
题目：A2D2: Audi Autonomous Driving Dataset
名称：A2D2：奥迪自动驾驶数据集
论文：arxiv.org/abs/2004.0632
主页：a2d2.audi/a2d2/en.html
下载：a2d2.audi/a2d2/en/downl
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A2D2
A3D
题目：A3D Dataset: Towards Autonomous Driving in Challenging Environments
名称：A3D 数据集：在具有挑战性的环境中实现自动驾驶
论文：arxiv.org/abs/1909.0754
主页：gas.graviti.cn/dataset/
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A3D
ApolloScape
题目：The ApolloScape Open Dataset for Autonomous Driving and its Application
名称：用于自动驾驶的 ApolloScape 开放数据集及其应用
论文：arxiv.org/abs/1803.0618
官方：http://apolloscape.auto
下载：apolloscape.auto/tracki
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ApolloScape
BDD100K
题目：BDD100K: A Diverse Driving Dataset for Heterogeneous Multitask Learning
名称：BDD100K：异构多任务学习的多样化驱动数据集
论文：arxiv.org/abs/1805.0468
主页：bdd-data.berkeley.edu/
下载：bdd-data.berkeley.edu/p
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BDD100K
BLVD
题目：BLVD: Building A Large-scale 5D Semantics Benchmark for Autonomous Driving
名称：BLVD：为自动驾驶构建大规模 5D 语义基准
论文：arxiv.org/abs/1903.0640
主页：github.com/VCCIV/BLVD
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BLVD
Boreas
题目：Boreas: A Multi-Season Autonomous Driving Dataset
名称：Boreas：多季节自动驾驶数据集
论文：arxiv.org/abs/2203.1016
主页：boreas.utias.utoronto.ca
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Boreas
CADC
题目：Canadian Adverse Driving Conditions Dataset
名称：加拿大不良驾驶条件数据集
论文：arxiv.org/abs/2001.1011
主页：scale.com/open-datasets
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CADC
CityScapes
题目：The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding
名称：用于语义城市场景理解的 Cityscapes 数据集
论文：arxiv.org/abs/1604.0168
主页：cityscapes-dataset.com/
下载：cityscapes-dataset.com/
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CityScapes
CODA
题目：CODA: A Real-World Road Corner Case Dataset for Object Detection in Autonomous Driving
名称：CODA：用于自动驾驶目标检测的真实道路拐角案例数据集
论文：arxiv.org/abs/2203.0772
主页：coda-dataset.github.io/
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CODA
Comma2K19
题目：A Commute in Data: The comma2k19 Dataset
名称：数据通勤：comma2k19 数据集
论文：arxiv.org/abs/1812.0575
代码：github.com/commaai/comm
主页：comma.ai/
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Comma2K19
DGL-MOTS
题目：DG-Labeler and DGL-MOTS Dataset: Boost the Autonomous Driving Perception
名称：DG-Labeler 和 DGL-MOTS 数据集：提升自动驾驶感知
论文：arxiv.org/abs/2110.0779
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DGL-MOTS
FordMultiAV
题目：Ford Multi-AV Seasonal Dataset
名称：福特多 AV 季节性数据集
论文：arxiv.org/abs/2003.0796
主页：avdata.ford.com/
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FordMultiAV
H3D
题目：The H3D Dataset for Full-Surround 3D Multi-Object Detection and Tracking in Crowded Urban Scenes
名称：用于拥挤城市场景中的全环绕 3D 多目标检测和跟踪的 H3D 数据集
论文：arxiv.org/abs/1903.0156
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H3D
IDDA
题目：IDDA: a large-scale multi-domain dataset for autonomous driving
名称：IDDA：用于自动驾驶的大规模多域数据集
论文：arxiv.org/abs/2004.0829
主页：idda-dataset.github.io/
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IDDA
KITTI
题目：Vision meets Robotics: The KITTI Dataset
论文：视觉与机器人技术：KITTI数据集
论文：cvlibs.net/publications
下载：cvlibs.net/datasets/kit
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KITTI
KITTI-360
题目：KITTI-360: A Novel Dataset and Benchmarks for Urban Scene Understanding in 2D and 3D
名称：KITTI-360：2D 和 3D 城市场景理解的新数据集和基准
论文：arxiv.org/abs/2109.1341
主页：cvlibs.net/datasets/kit
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KITTI-360
KITTI-InstanceMotSeg
题目：Monocular Instance Motion Segmentation for Autonomous Driving: KITTI InstanceMotSeg Dataset and Multi-task Baseline
名称：用于自动驾驶的单目实例运动分割：KITTI InstanceMotSeg 数据集和多任务基线
论文：arxiv.org/abs/2008.0700
主页：sites.google.com/view/i
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KITTI-InstanceMotSeg
KITTI-MOTS
题目：MOTS: Multi-Object Tracking and Segmentation
名称：MOTS：多对象跟踪和分割
论文：arxiv.org/abs/1902.0360
主页：cvlibs.net/datasets/kit
项目：vision.rwth-aachen.de/p
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KITTI-MOTS
KITTI-SceneFlow
题目：Object Scene Flow for Autonomous Vehicles
名称：自动驾驶车辆的目标场景流
论文：cvlibs.net/publications
主页：cvlibs.net/datasets/kit
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KITTI-SceneFlow
LIBRE
题目：LIBRE: The Multiple 3D LiDAR Dataset
名称：LIBRE：多 3D LiDAR 数据集
论文：arxiv.org/abs/2003.0612
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LIBRE
LyftL5
题目：One Thousand and One Hours: Self-driving Motion Prediction Dataset
名称：一千零一小时：自动驾驶运动预测数据集
论文：arxiv.org/abs/2006.1448
主页：level-5.global/
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LyftL5
NEOLIX
题目：The NEOLIX Open Dataset for Autonomous Driving
名称：NEOLIX 自动驾驶开放数据集
论文：arxiv.org/abs/2011.1352
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NEOLIX
NuScenes
题目：nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving
名称：nuScenes：用于自动驾驶的多模式数据集
论文：arxiv.org/abs/1903.1102
主页：nuscenes.org/
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NuScenes
ONCE
题目：One Million Scenes for Autonomous Driving: ONCE Dataset
名称：一百万个自动驾驶场景：ONCE 数据集
论文：arxiv.org/abs/2106.1103
主页：once-for-auto-driving.github.io
图片ONCE
OpenLane
题目：PersFormer: 3D Lane Detection via Perspective Transformer and the OpenLane Benchmark
名称：PersFormer：通过 Perspective Transformer 和 OpenLane 基准进行 3D 车道检测
论文：arxiv.org/abs/2203.1108
项目：github.com/OpenPercepti
代码：github.com/OpenPercepti
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OpenLane
OPV2V
题目：OPV2V: An Open Benchmark Dataset and Fusion Pipeline for Perception with Vehicle-to-Vehicle Communication
名称：OPV2V：用于车对车通信感知的开放基准数据集和融合管道
论文：arxiv.org/abs/2109.0764
项目：github.com/DerrickXuNu/
主页：mobility-lab.seas.ucla.edu
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OPV2V
Oxford-RobotCar
题目：The Oxford Radar RobotCar Dataset: A Radar Extension to the Oxford RobotCar Dataset
名称：Oxford Radar RobotCar 数据集：牛津 RobotCar 数据集的雷达扩展
论文：arxiv.org/abs/1909.0130
主页：robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk
下载：oxford-robotics-institute.github.io
主页：oxford-robotics-institute.github.io
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Oxford-RobotCar
PandaSet
题目：PandaSet: Advanced Sensor Suite Dataset for Autonomous Driving
名称：PandaSet：用于自动驾驶的高级传感器套件数据集
论文：arxiv.org/abs/2112.1261
主页：pandaset.org/
主页：scale.com/open-datasets
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PandaSet
PASCAL3D+
题目：Beyond PASCAL: A Benchmark for 3D Object Detection in the Wild
名称：Beyond PASCAL：野外3D物体检测的基准
论文：cvgl.stanford.edu/paper
论文：ieeexplore.ieee.org/doc
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PASCAL3D+
PixSet
题目：PixSet : An Opportunity for 3D Computer Vision to Go Beyond Point Clouds With a Full-Waveform LiDAR Dataset
名称：PixSet：3D 计算机视觉利用全波形 LiDAR 数据集超越点云的机会
论文：arxiv.org/abs/2102.1201
主页：https://leddartech.com/solutions/leddar-pixset-dataset
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PixSet
RADIATE
题目：RADIATE: A Radar Dataset for Automotive Perception in Bad Weather
名称：辐射：恶劣天气下汽车感知的雷达数据集
论文：arxiv.org/abs/2010.0907
主页：pro.hw.ac.uk/radiate/
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RADIATE
ROAD
题目：ROAD: The ROad event Awareness Dataset for Autonomous Driving
名称：ROAD：自动驾驶的 ROad 事件感知数据集
论文：arxiv.org/abs/2102.1158
主页：github.com/gurkirt/3D-R
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ROAD
Rope3D
题目：Rope3D: TheRoadside Perception Dataset for Autonomous Driving and Monocular 3D Object Detection Task
名称：Rope3D：用于自动驾驶和单目 3D 目标检测任务的路边感知数据集
论文：arxiv.org/abs/2203.1360
主页：thudair.baai.ac.cn/rope
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Rope3D
SemanticKITTI
题目：SemanticKITTI: A Dataset for Semantic Scene Understanding of LiDAR Sequences
名称：SemanticKITTI：用于对 LiDAR 序列进行语义场景理解的数据集
论文：arxiv.org/abs/1904.0141
主页：competitions.codalab.org
主页：semantic-kitti.org/
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SemanticKITTI
SODA10M
题目：SODA10M: A Large-Scale 2D Self/Semi-Supervised Object Detection Dataset for Autonomous Driving
名称：SODA10M：用于自动驾驶的大规模二维自/半监督目标检测数据集
论文：arxiv.org/abs/2106.1111
主页：soda-2d.github.io/
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SODA10M
SynWoodScape
题目：SynWoodScape: Synthetic Surround-view Fisheye Camera Dataset for Autonomous Driving
名称：SynWoodScape：用于自动驾驶的合成环视鱼眼相机数据集
论文：arxiv.org/abs/2203.0505
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SynWoodScape
TJ4DRadSet
题目：TJ4DRadSet: A 4D Radar Dataset for Autonomous Driving
名称：TJ4DRadSet：用于自动驾驶的 4D 雷达数据集
论文：arxiv.org/abs/2204.1348
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TJ4DRadSet
TopoBoundary
题目：Topo-boundary: A Benchmark Dataset on Topological Road-boundary Detection Using Aerial Images for Autonomous Driving
名称：地形边界：使用航空图像进行自动驾驶拓扑道路边界检测的基准数据集
论文：arxiv.org/abs/2103.1711
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TopoBoundary
UtbmRobocar
题目：EU Long-term Dataset with Multiple Sensors for Autonomous Driving
名称：用于自动驾驶的具有多个传感器的欧盟长期数据集
论文：arxiv.org/abs/1909.0333
主页：epan-utbm.github.io/utb
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UtbmRobocar
V2X-Sim
题目：V2X-Sim: A Virtual Collaborative Perception Dataset for Autonomous Driving
名称：V2X-Sim：用于自动驾驶的虚拟协作感知数据集
论文：arxiv.org/abs/2202.0844
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V2X-Sim
Virtual-KITTI-2
题目：Virtual KITTI 2
名称：虚拟 KITTI 2
论文：arxiv.org/abs/2001.1077
主页：paperswithcode.com/data
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Virtual-KITTI-2
Waymo
题目：Scalability in Perception for Autonomous Driving: Waymo Open Dataset
名称：自动驾驶感知的可扩展性：Waymo 开放数据集
论文：arxiv.org/abs/1912.0483
主页：waymo.com/open
下载：waymo.com/open/download
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Waymo
WaymoMotion
题目：Large Scale Interactive Motion Forecasting for Autonomous Driving : The Waymo Open Motion Dataset
名称：自动驾驶的大规模交互式运动预测：Waymo Open Motion 数据集
论文：arxiv.org/abs/2104.1013
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WaymoMotion
WoodScape
题目：WoodScape: A multi-task, multi-camera fisheye dataset for autonomous driving
名称：WoodScape：用于自动驾驶的多任务、多摄像头鱼眼数据集
论文：arxiv.org/abs/1905.0148
主页：gas.graviti.cn/dataset/
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WoodScape
DATATANG
高质量数据是车路协同自动驾驶技术的关键，能够持续优化车路协同的算法，助力自动驾驶系统迭代升级。
数据采集是数据处理的核心源头，代表着数据全生命周期的合法合规度。数据堂获得国家测绘资质，配备激光雷达数据自采车辆，可以帮助企业采集高质量的自动驾驶道路数据。
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