Waymo公开大型自动驾驶数据集 传感器同步效果增强
waymo日前在ieeecvpr 2019（computer vision and pattern recognition，即ieee国际计算机视觉与模式识别会议）上公开其全新的自动驾驶数据集，涉及多样化的自动驾驶场景。
目前，自动驾驶领域包括很多数据集，例如kitti、oxford、cityscape、nuscenes、bdd100k等。但在waymo看来，到了2019年，kitti这样的数据集已经太小了，在使用过程中需要大量的时间做数据增强、防止过拟合，而且算法结果也不能很好地泛化到更大数据集上。
此次，waymo发布了包含完整传感器信息的全新标注数据集waymo open dataset，其与kitti、nuscenes等数据集对比，在传感器配置、数据集大小上都有很大的提升。比如，waymo数据集的传感器包含5个激光雷达、5个摄像头，激光雷达和摄像头的同步效果也更好。
更重要的是，waymo 数据集包含3000段驾驶记录，时长共16.7h，平均每段长度约为20s。整个数据集一共包含60万帧，共有大约2500万3d边界框、2200万2d边界框.
此外，在数据集多样性上，waymoopen dataset也有很大的提升，该数据集涵盖不同的天气条件，白天、夜晚不同的时间段，市中心、郊区不同地点，行人、自行车等不同道路对象，等等。
据介绍，waymo将在今年7月份发布1k数据集，且将在近期公布数据集基准并组织竞赛。目前，waymo open dataset尚未公开，但官网已经开始注册，感兴趣的读者可从官网注册邮箱。只要数据开放，注册用户就能收到通知。
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更重要的是，waymo 数据集包含3000段驾驶记录，时长共16.7h，平均每段长度约为20s。整个数据集一共包含60万帧，共有大约2500万3d边界框、2200万2d边界框.
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据介绍，waymo将在今年7月份发布1k数据集，且将在近期公布数据集基准并组织竞赛。目前，waymo open dataset尚未公开，但官网已经开始注册，感兴趣的读者可从官网注册邮箱。只要数据开放，注册用户就能收到通知。
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