端到端自动驾驶算法相关的开源数据集

以下是一些与端到端自动驾驶算法相关的开源数据集：

BDD100K数据集：由伯克利大学AI实验室（BAIR）发布，包含10万段高清视频，每个视频约40秒，分辨率为720p，30fps。数据集涵盖了不同天气、场景和时间段的图片，具有规模大、多样化的特点。该数据集可用于训练端到端自动驾驶模型中的感知和规划模块。

nuScenes数据集：一个用于自动驾驶的大型公共数据集，在波士顿和新加坡收集了1000个驾驶场景。数据集包含摄像机图像、激光雷达扫描数据、对象边界框等，还包括了点云数据和场景标注。该数据集可用于训练3D目标检测、跟踪和语义分割等任务，对于端到端自动驾驶中的环境感知至关重要。

Waymo数据集：一个高质量的开源多模态传感器数据集，涵盖了从城市中心到郊区景观的各种环境。数据集包含1000个驾驶段，每个驾驶段通过安装在Waymo车上的传感器连续捕捉20秒驾驶数据。该数据集可用于训练端到端自动驾驶模型中的多模态传感器融合和决策规划模块。整个数据集包含约1200万个LiDAR注释框和约1200万个图像注释框，从而产生了约113k个LiDAR物体轨迹和约25万个图像轨迹。整个数据集划分为1000个训练集和150个测试集。

Argoverse数据集：由Argo AI、卡内基梅隆大学和佐治亚理工学院发布，用于支持自动驾驶汽车的3D Tracking和Motion Forecasting研究。数据集包含LiDAR数据、RGB视频数据、前向双目数据等，并与高精地图数据进行过校对。该数据集可用于训练端到端自动驾驶模型中的预测和规划模块。

A2D2数据集：奥迪公司的大型自动驾驶数据集，提供了摄像头、激光雷达和车辆总线数据。数据集包含德国街道的RGB图像和对应的3D点云数据，以及语义分割和点云标签等标注信息。该数据集可用于训练端到端自动驾驶模型中的感知和决策模块

此外，还有ApolloScape、SODA10M、Talk2Car、Lyft Level 5、BLVD、DBNet、JAAD和Comma.ai视频数据集等，这些数据集涵盖了不同的自动驾驶场景和任务，可用于训练和评估端到端自动驾驶算法的性能。 

来源：汽车未来科技Lab