BDD100K(Berkeley DeepDrive 100K):大型多样化驾驶视频数据集
无人驾驶有望改变每个人的生活。然而,最近的一系列无人驾驶事故表明,人类还不清楚一个人造驾驶感知系统如何才能避免一些看起来明显的错误。
加州大学伯克利分校AI研究所(BAIR)致力于探索最前沿的自动驾驶感知算法,使无人驾驶技术更具安全性。为了设计和测试潜在的算法,BAIR希望利用真实驾驶平台收集的数据信息。这些数据需要具备四个主要特征:大规模、多样、基于真实街景以及带有时间信息。其中,数据多样性对于测试感知算法的鲁棒性尤为重要,然而目前的公开数据集只拥有上述一部分特征。为此,BAIR推出BDD100K数据集,该数据集是迄今为止用于计算机视觉研究最大、最多样的开放驾驶视频数据集。
BDD100K由100,000个高清视频序列组成,涵盖一天中许多不同时间、天气条件和驾驶场景下超过1,100小时的驾驶记录,每个视频大约40秒长,清晰度为720p,帧率为30fps。视频序列中还包含GPS位置信息、IMU数据和时间戳。
该图表还显示了BDD100K数据集中的不同对象集,以及数据集规模——超过100万辆汽车。BDD100K数据集也适用于研究某些特定的领域。例如,如果您对检测和避开街道上的行人感兴趣,您也可以研究BDD100K数据集,因为它比以往数据集包含更多的行人实例(如下表所示)
BDD100K的10万张图像上有多种车道标注可用于驾驶指导。如果您准备使用您的车道标记预测算法,BDD100K便是一个非常明智的选择!(下图为BDD100K与其他车道标记数据集的比较)
针对海外数据获取难、下载慢的问题,Graviti给出了一站式解决方案——将全球资源Host至国内镜像,无需VPN访问即可享受高速下载。
您可以轻松在Graviti下载BDD100K数据集~下载步骤如下:
1、 点击进入Graviti公开数据集-BDD100K主页
2、点击「获取数据集」,将BDD100K加入我的公开数据集
3、系统自动跳转到GAS控制台-TensorBay-公开数据集后,点击进入「BDD100K」
4、下载BDD100K数据集
使用Graviti可视化插件,实现在线可视化数据标注分布,所见即所得!
1、 停留在刚才的TensorBay-GAS控制台,点击「数据详情」-「数据可视化」,可查看BDD100K数据样例
2、 进入「标注详情」页,点击「详情」-「可视化」
● 标注分布、标签统计一览无余
3、 查看标签分布
对于部分Graviti提供的标准格式的公开数据集,支持Fork公开数据集的功能。用户可将公开数据集添加至【我的数据集】,在线进行数据修改与版本管理。
具体步骤如下:
1、在TensorBay-GAS控制台-BDD100K页面,点击「Fork」
2、进入「我的数据集」,点击「BDD100K」数据集
3、进入「数据集详情」页,根据标注标签筛选数据,在线查看标注分布情况
4、在Draft(草稿模式)下,可选择上传数据、发布数据集等基本功能,并享受版本管理、在线可视化、数据协同等服务,还通过开发者工具在线集成与云端使用数据
● 支持多种格式、多样场景与多种行业的数据托管,原始数据、标注数据与Meta信息在线管理,化繁为简
● 支持原始数据与标注数据的版本管理,轻松的追溯数据的版本迭代过程,无需再为数据改动而烦恼
● 组件式的实时在线数据可视化工具,兼容主流的数据格式与标注数据,多种数据分布查看方式,无需下载与0代码即可掌握数据细节
● 提供SDK、CLI与OpenAPI多种开发工具,完整的文档与使用案例,让您的数据与Pipeline快速集成