前面介绍了自动驾驶的仿真平台，接下来又收集了目前主要的自动驾驶数据集。抱着这个想法，何不做一个awesome，在git上搜索，已经有人建了一个awesome了，也免得重复造轮子。但是作者很久没更新了，于是决定也加入维护工作。项目地址

后面会持续维护该项目，其中有一些我没想到的地方，比如，哪些地方颁布了自动驾驶的立法等。

言归正传，下面开始介绍自动驾驶的公开数据集：

驾驶数据集

• KITTI 目前最知名的自动驾驶数据集之一，一些创业公司都会拿里面的数据进行排名比赛。
• Cityscapes 目标是理解街景的语义，主要是针对城市街景做语义解析。
• Mapillary 是一个由位于瑞典马尔默的Mapillary AB开发，用来分享含有地理标记照片的服务。其创建者想要利用众包的方式来把整个世界（不仅是街道）以照片的形式存储。
• comma.ai's Driving Dataset 目的是低成本的自动驾驶方案，目前是通过手机改装来做自动驾驶，开源的数据主要是行车记录仪的数据。
• Udacity's Driving Dataset 优达学城的自动驾驶数据集，优达学城真的是业界良心，希望国内也多点靠谱的网课。
• Washington DC's Lidar Data 看起来像是亚马逊的数据？
• Apolloscape 百度的自动驾驶数据集，有很多复杂场景的道路，同意用数据要同意很长一段声明。
• BDDV Berkeley的大规模自动驾驶视频数据集。
• Oxford RobotCar 对牛津的一部分连续的道路进行了上百次数据采集，收集到了多种天气、行人和交通情况下的数据，也有建筑和道路施工时的数据。1000小时以上。
• nuscenes aptiv提供的数据集，带标注，宣称是目前最大的数据集之一，资源在Amazon S3，目前被墙，后面看是否做个镜像。

交通标志数据集

• KUL Belgium Traffic Sign Dataset 比利时的一个交通标志数据集。
• German Traffic Sign 德国交通标注数据集 。
• STSD 超过20 000张带有20％标签的图像，包含3488个交通标志。
• LISA 超过6610帧上的7855条标注。
• Tsinghua-Tencent 100K 腾讯和清华合作的数据集，100000张图片，包含30000个交通标志实例。

小结

自动驾驶数据集目前还是以图片和视频为主，新的数据都加入了激光雷达的数据，随着后面越来越多的公司和众包的加入，公开的数据集估计会越来越丰富。

后面会主要介绍下自动驾驶的学习资料和课程。

daohu527/Dig-into-Apollo​github.com

参考

深度学习与自动驾驶领域的数据集（KITTI,Oxford,Cityscape,Comma.ai,BDDV,TORCS,Udacity,GTA,CARLA,Carcraft) - 自己的学习笔记 - CSDN博客