本文引自：https://analyticsindiamag.com/top-10-popular-datasets-for-autonomous-driving-projects/
前言
幾年來，各機構一直在自動駕駛領域投入巨資。這一支出背後的原因預計將以積極的方式重塑交通網絡。據報道，到2024年，全球自動駕駛汽車市場的CAGR預計將加速增長62.86%，達到412.4億美元。
數據集
在本文中，我們列出了10個流行的自動駕駛項目數據集。這個名單是按字母順序排列的。
1. Astyx Dataset HiRes2019
Astyx HiRes2019數據集是一個流行的汽車雷達數據集，用於基於深度學習的3D對象檢測。開源該數據集的動機是爲研究社區提供高分辨率的雷達數據，促進和激勵使用雷達傳感器數據的算法的研究。該數據集是以雷達爲中心的自動數據集，基於雷達、激光雷達和攝像機數據，用於三維目標檢測。數據集的大小超過350 MB，由546幀組成。
下載地址： https://www.astyx.com/development/astyx-hires2019-dataset.html
2. Berkeley DeepDrive（BDD100K）
加州大學伯克利分校的Berkeley DeepDrive數據集由超過100K的視頻序列組成，包含各種各樣的註釋，包括圖像級標記、對象邊界框、可行駛區域、車道標記和全幀實例分割。數據集具有地理、環境和天氣多樣性，這對於訓練模型很有用，因此它們不太可能對新條件感到驚訝。
下載地址：https://bdd-data.berkeley.edu/
3. Landmarks
谷歌開放源碼的這個數據集，用於識別人造和自然地標。該數據集將作爲2018年里程碑識別和里程碑檢索Kaggle挑戰的一部分發布。它包含了200多萬張圖片，描繪了來自世界各地的3萬個獨特的地標(它們的地理分佈如下圖所示)，這類圖片的數量是常用數據集的30倍。
下載地址：https://ai.googleblog.com/2018/03/google-landmarks-new-dataset-and.html
4. Landmarks-v2
在2018年發佈地標數據集之後，科技巨頭谷歌於2019年發佈了谷歌地標-v2數據集。由於識別尺度的不同，這個地標性識別數據集比地標性數據集更大，也更多樣化。它包含了超過500萬張不同地標的圖片(是第一版的2倍)(增加了7倍)。
下載地址：https://ai.googleblog.com/2019/05/announcing-google-landmarks-v2-improved.html
5. Level 5
拼車公司Lyft公開了Level 5的數據集。Level 5是一個全面的、大規模的數據集，具有原始傳感器攝像頭和激光雷達輸入，由多個高端自動駕駛車輛組成的車隊在一個受限制的地理區域感知。數據集還包括高質量的，人類標記的交通代理的三維邊界框，一個底層的高清空間語義地圖。
下載地址：https://level5.lyft.com/dataset/?source=post_page
6. nuScenes Dataset
nuScenes是一個用於自動駕駛的大型公共數據集。該數據集使研究人員能夠使用真實自動駕駛汽車的完整傳感器套件來研究城市駕駛情況。數據集包括140萬幅相機圖像，39萬幅激光雷達掃描，詳細的地圖信息，完整的傳感器套件，如1x激光雷達，5x雷達，6x相機，IMU, GPS, 23個對象類的手動註釋等。
下載地址：https://www.nuscenes.org/
7. Open Images V5
Open Images V5是一個包含900多萬張圖像的數據集，這些圖像都帶有跨越數千個對象類別的標籤。開放圖像V5數據集具有350組280萬個對象實例的分割掩碼。該數據集包括訓練集上的268 m分割掩碼、超過20k類別的3650 m圖像級標籤以及驗證集和測試集上的99k掩碼。
下載地址：https://ai.googleblog.com/2019/05/announcing-open-images-v5-and-iccv-2019.html
8. Oxford Radar RobotCar Dataset
牛津的RobotCar數據集由超過100個重複的通過英國牛津的路線組成，這些重複的路線已經被捕捉了一年多。數據集是天氣、交通和行人的許多不同組合，以及建築和道路工程等長期變化的組合。
下載地址：https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/
9. Pandaset
Pandaset是一個流行的大規模自動駕駛數據集。該數據集使研究人員能夠研究自動駕駛，旨在促進自動駕駛和機器學習的先進研究和發展。數據集有60k個攝像頭，20k個激光雷達，28個註釋類，37個分割標籤等等。
下載地址：https://scale.com/open-datasets/pandaset
10. Waymo Open Dataset
Waymo開放數據集是一個用於自主駕駛的開源高質量多模態傳感器數據集。該數據集是從Waymo自動駕駛汽車中提取的，涵蓋了從密集的城市中心到郊區景觀的各種環境。這個系列由不同的時間組成，包括陽光、雨水、白天、夜晚、黎明和黃昏。它包含1000種不同的片段，每個片段捕獲20秒的連續驅動，相當於每個傳感器10赫茲20萬幀。