本专栏主要分享本人收集整理的深度学习数据集资源，供大家参考使用。一个合适的数据集是论文写作、科研成功的开始。栏目会先简要介绍数据集，然后分享数据集的链接。本文分享最经典大规模、多样化的自动驾驶视频数据集BDD100K数据集。
一、BDD100K数据集简介
目前，自动驾驶的公开数据集主要由视频和图片组成，近两年也增加了许多雷达数据。今天将介绍的数据集为加州大学伯克利分校发布的 BDD100K 数据集，该数据集为迄今规模最大、最多样的自动驾驶数据集之一。BDD100K 数据集，是加州大学伯克利分校 AI 实验室（BAIR）于 2018 年发布的，迄今为止最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。其包含的 10 万个高清视频序列，时长超过 1100 小时。其中，每个视频大约 40 秒长、720p、30 fps，还附有手机记录的 GPS/IMU 信息和时间戳，以显示大概的驾驶轨迹。BAIR 还对每个视频的第 10 秒对关键帧进行采样，得到 10 万张图片（图片尺寸：1280*720 ），并进行标注。这些图片还被标记了：图像标记、道路对象边界框、可驾驶区域、车道标记线和全帧实例分割。这些注释有助于理解不同场景中数据和对象统计的多样性。数据集中的视频是从美国各地收集的，涵盖不同时间、不同天气条件（包括晴天、阴天和雨天，以及白天和晚上的不同时间）和驾驶场景。收集数据集的地理位置分布在纽约、伯克利、旧金山等地。数据集中，道路目标检测是为公共汽车、交通灯、交通标志、人、自行车、卡车、摩托车、汽车、火车和乘车人等 100000 张图片上标注 2D 边界框；实例分割被用于探索具有像素级和丰富实例级注释，相关图像超过 10000 张；引擎区域是从 10 万张图片中学习复杂的可驾驶决策；车道标记是在 10 万张行车指南图片上的多种车道标注。车道标记类图片中，标注了实线、虚线、双线、单线等。该数据集由相关论文有《BDD100K: A Diverse Driving Video Database with Scalable Annotation Tooling》，该项目由伯克利 DeepDrive 产业联盟组织和赞助，该联盟研究计算机视觉和机器学习在汽车应用上的最新技术。
二、数据集链接
链接：https://pan.baidu.com/s/1kMBbHXrd04UF4bJ6YDIkQA
提取码：qt28
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