KITTI:
官網下載大家都說比較困難， 所以我找了個國內的，感謝作者分享，裏面文件都是大個子，
https://blog.csdn.net/weixin_43599336/article/details/86533572
http://dataset.f3322.net:666/share/kitti/
KITTI-Road/Lane Detection Evaluation
https://blog.csdn.net/xu_fengyu/article/details/86669132
百度網盤地址：https://pan.baidu.com/s/1486hHTps7uCCz0GLMtaTFw
密碼：e7ke
H3D - HRI-US (這個下載比較麻煩呃)
https://usa.honda-ri.com/hdd/introduction/h3d
本田研究所於2019年3月發佈其無人駕駛方向數據集，相關介紹於https://arxiv.org/abs/1903.01568介紹。本數據集使用3D LiDAR掃描儀收集的大型全環繞3D多目標檢測和跟蹤數據集。其包含160個擁擠且高度互動的交通場景，在27,721幀中共有100萬個標記實例。
nuScenes
https://www.nuscenes.org/
安波福於2019年3月正式公開了其數據集，並已在GitHub（地址：https://github.com/nutonomy/nuscenes-devkit）公開教程。數據集擁有從波士頓和新加坡收集的1000個“場景”的信息，包含每個城市環境中都有的最複雜的一些駕駛場景。該數據集由140萬張圖像、39萬次激光雷達掃描和140萬個3D人工註釋邊界框組成，(號稱)是迄今爲止公佈的最大的多模態3D 無人駕駛數據集。
ApolloCar3D
該數據集包含5,277個駕駛圖像和超過60K的汽車實例，其中每輛汽車都配備了具有絕對模型尺寸和語義標記關鍵點的行業級3D CAD模型。該數據集比PASCAL3D +和KITTI（現有技術水平）大20倍以上。
KITTI Vision Benchmark Suite（地址：
http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php）數據集爲使用各種傳感器模式，例如高分辨率彩色和灰度立體相機，Velodyne 3D激光掃描儀和高精度GPS/IMU慣性導航系統，在10-100 Hz下進行6小時拍攝的交通場景。
Cityscape Dataset
https://www.cityscapes-dataset.com/
專注於對城市街景的語義理解。大型數據集，包含從50個不同城市的街景中記錄的各種立體視頻序列，高質量的像素級註釋爲5000幀，另外還有一組較大的20000個弱註釋幀。
更多其他的就不說了，這些我也沒檢查過，請參考附錄裏的鏈接