智能汽車測(cè)控技術(shù) 課件 第4章-第2講 數(shù)據(jù)集

智能汽車測(cè)控技術(shù)

第2講數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)集(dataset)，又稱為資料集、數(shù)據(jù)集合或資料集合，是一種由數(shù)據(jù)所組成的集合。智能汽車環(huán)境感知可分為兩部分：一是智能汽車環(huán)境信息的采集；二是采集信息的識(shí)別。前者可通過(guò)先進(jìn)傳感器實(shí)現(xiàn)，后者需要通過(guò)學(xué)習(xí)增加智能，實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別。這些增強(qiáng)智能的學(xué)習(xí)方法的具體表現(xiàn)就是算法。算法不同，智能汽車的識(shí)別能力亦不同。為提高算法的有效性，減少智能汽車路試的試驗(yàn)成本，自動(dòng)駕駛公開(kāi)數(shù)據(jù)集應(yīng)運(yùn)而生。第2講數(shù)據(jù)集自動(dòng)駕駛公開(kāi)數(shù)據(jù)集主要由視頻和圖片組成。近兩年來(lái)，有些數(shù)據(jù)集增加了多種數(shù)據(jù)如雷達(dá)數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)量也越來(lái)越大。目前，公開(kāi)數(shù)據(jù)集可分為兩大類：駕駛數(shù)據(jù)集和交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集。常用的數(shù)據(jù)集有：KITTI、Cityscapes、Mapillary、BDD-100k、嘀嘀D2-City、百度Apollo、BDDV、Tsinghua-Tencent100k和Nuscenes等。自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集的公開(kāi)為識(shí)別算法有效性的驗(yàn)證提供了輸入數(shù)據(jù)。第2講數(shù)據(jù)集

1.國(guó)外數(shù)據(jù)集

1.KITTI數(shù)據(jù)集KITTI數(shù)據(jù)集用于評(píng)測(cè)立體圖像，光流，視覺(jué)測(cè)距，3D物體檢測(cè)和3D跟蹤等計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在車載環(huán)境下的性能。原始數(shù)據(jù)集被分類為道路、城市、住宅、校園和行人5類數(shù)據(jù)，目標(biāo)檢測(cè)包括車輛檢測(cè)、行人檢測(cè)、自行車檢測(cè)3個(gè)單項(xiàng)，目標(biāo)追蹤包括車輛追蹤，行人追蹤兩個(gè)單項(xiàng)。數(shù)據(jù)集大小200G。第2講數(shù)據(jù)集1.國(guó)外數(shù)據(jù)集

2.CityScapes數(shù)據(jù)集CityScapes

數(shù)據(jù)集是目前公認(rèn)最具權(quán)威性和專業(yè)性圖像語(yǔ)義分割評(píng)測(cè)集之一，面向城市道路街景語(yǔ)義理解的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)主要采集于德國(guó)的中大型城市及瑞士蘇黎世。主要應(yīng)用方向：圖像語(yǔ)義分割(像素分割、實(shí)例分割)，目標(biāo)是理解街景的語(yǔ)義，針對(duì)城市街景做語(yǔ)義解析。

第2講數(shù)據(jù)集1.國(guó)外數(shù)據(jù)集

3.BDD-100k數(shù)據(jù)集BDD-100k數(shù)據(jù)集是Berkeley大學(xué)發(fā)布的大規(guī)模自動(dòng)駕駛視頻數(shù)據(jù)集，主要采集于美國(guó)城市的一天中的許多不同時(shí)間，天氣條件和駕駛場(chǎng)景中超過(guò)1100小時(shí)駕駛場(chǎng)景的100000個(gè)高清視頻序列，每個(gè)視頻大約40秒長(zhǎng)、720p、30幀/秒。在視頻序列中還包括GPS位置，IMU數(shù)據(jù)和時(shí)間戳。圖像數(shù)據(jù)是來(lái)自對(duì)每個(gè)視頻第10秒的關(guān)鍵幀進(jìn)行采樣，由此得到10萬(wàn)張圖片，使用2D邊界框標(biāo)注了公交車、行人、自行車、摩托、騎車者、卡車、汽車、火車和交通信號(hào)燈、交通標(biāo)志等等。數(shù)據(jù)包含視頻數(shù)據(jù)集、圖像分割數(shù)據(jù)集、目標(biāo)檢測(cè)和可行駛區(qū)域的數(shù)據(jù)集。第2講數(shù)據(jù)集2.國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)集

1.D2-City數(shù)據(jù)集D2-City數(shù)據(jù)集采集自運(yùn)行在中國(guó)五個(gè)城市的滴滴運(yùn)營(yíng)車輛，是一個(gè)大規(guī)模行車視頻數(shù)據(jù)集，提供了超過(guò)一萬(wàn)段行車記錄儀記錄的前視視頻數(shù)據(jù)。所有視頻均以高清(720P)或超高清(1080P)分辨率錄制。和現(xiàn)有類似數(shù)據(jù)集相比，D2-City的數(shù)據(jù)采集自中國(guó)多個(gè)城市，涵蓋了不同的天氣、道路、交通狀況，尤其是極復(fù)雜和多樣性的交通場(chǎng)景。第2講數(shù)據(jù)集2.國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)集

2.Tsinghua-Tencent100k數(shù)據(jù)集Tsinghua-Tencent100k是清華大學(xué)建立的交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集，主要用于交通標(biāo)志的檢測(cè)。該數(shù)據(jù)集包含10000個(gè)全景圖和30000個(gè)交通標(biāo)志實(shí)例，其圖像分辨率為2048×2048。有6088個(gè)用于訓(xùn)練的圖像和3055個(gè)用于測(cè)試的圖像。該數(shù)據(jù)集涵蓋了照度和天氣條件的巨大變化。該數(shù)據(jù)集中顯示了不同大小的對(duì)象，包括3270個(gè)小對(duì)象(區(qū)域32×32像素)，3829個(gè)中間對(duì)象(32×32像素＜區(qū)域＜96×96像素)和599個(gè)大對(duì)象(面積96×96像素)。第2講數(shù)據(jù)集2.國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)集

3.ApolloScape

數(shù)據(jù)集ApolloScape使用移動(dòng)激光雷達(dá)掃描儀器從Reigl收集點(diǎn)云，刻畫(huà)高細(xì)粒度的靜態(tài)3D世界，在采集車車頂上安裝有標(biāo)定好的高分辨率相機(jī)以每一米一幀的速率同步記錄采集車周圍的場(chǎng)景，整個(gè)系統(tǒng)配有高精度GPS和IMU，相機(jī)的實(shí)時(shí)位姿都可以被同步記錄。第2講數(shù)據(jù)集2.國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)集

3.ApolloScape數(shù)據(jù)集Apollo開(kāi)放資源數(shù)據(jù)集分為以下三大部分：(1)仿真數(shù)據(jù)集，包括自動(dòng)駕駛虛擬場(chǎng)景和實(shí)際道路真實(shí)場(chǎng)景；(2)演示數(shù)據(jù)集，包括車載系統(tǒng)演示數(shù)據(jù)，標(biāo)定演示數(shù)據(jù)，端到端演示數(shù)據(jù)，自定位模塊演示數(shù)據(jù)；(3