Berkeley发布了最大，最多样化的驾驶视频数据集，其中包含丰富的BDD100K注释。您现在可以访问bdd-data.berkeley.edu上的数据进行研究。研究者最近发布了arXiv报告。现在仍然有机会参加CVPR 2018挑战。

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4个特征：大规模，多样化，驾驶，视频

自动驾驶有望改变每个社区的生活。然而，最近的事件表明，目前还不清楚，当驾驶系统部署在现实世界中时，人造感知系统如何避免看似明显的错误。作为计算机视觉研究人员，我们有兴趣探索自我驾驶的感知算法的前沿，使其更安全。为了设计和测试潜在的算法，研究者希望利用来自真实驾驶平台收集的数据中的所有信息。这些数据具有四个主要特征：大规模，多样化，在街道上捕捉，并具有时间信息。数据多样性对于测试感知算法的鲁棒性特别重要。但是，当前的开放数据集只能覆盖上述属性的一个子集。因此，借助于Nexar，研究者发布BDD100K数据库，这是迄今为止计算机视觉研究中规模最大，最多样化的开放式驾驶视频数据集。该项目由Berkeley DeepDrive Industry Consortium 组织和赞助，该组织负责研究计算机视觉和汽车应用机器学习领域的最新技术。

一个随机视频子集的位置信息

正如名称所示，数据集包含100,000个视频。每个视频长约40秒，720p和30 fps。视频还附带手机记录的GPS / IMU信息，以显示粗糙的驾驶轨迹。视频是从美国不同的地点收集的，如上图所示。数据库涵盖了不同的天气条件，包括晴天，阴天和雨天，包括白天和夜间的不同时间。下表是当前数据集与以前的相比较，这表明我们的数据集更大，更多样化。

与其他街道场景数据集进行比较。很难比较数据集之间的图像，但是把它们列在这里作为一个粗略的参考。

这些视频及其轨迹可用于模仿驾驶政策，正如在CVPR 2017文件中所述的那样。为了便于对大规模数据集进行计算机视觉研究，还提供了关于视频关键帧的基本注释，详见下一节。现在可以在bdd-data.berkeley.edu下载数据和注释。

注释

研究者在每个视频的第10秒采样一个关键帧，并为这些关键帧提供注释。它们被标记在几个层次上：图像标记，道路对象边界框，可驱动区域，车道标记和全帧实例分段。这些注释将帮助我们理解不同类型场景中数据和对象统计的多样性。研究者将在另一篇博文中讨论标签制作流程。有关注释的更多信息可以在arXiv报告中找到。

注释概述

道路物体检测

研究者为所有100,000个关键帧中通常出现在道路上的对象标记对象边界框，以了解对象的分布和位置。下面的条形图显示了对象数量。还有其他方法可以在注释中使用统计信息。例如，我们可以比较不同天气条件或不同类型场景下的物体数量。该图表还显示了数据集中出现的多种对象，以及数据集的规模，即超过100万辆汽车。这些是具有不同外观和情境的独特对象。

不同类型的对象统计

数据集也适用于研究一些特定的领域。例如，如果你对在街道上检测和避开行人感兴趣，也可以来研究我们的数据集，因为它包含比以前的专业数据集更多的行人实例，如下表所示。

与其他关于训练集大小的步行数据集进行比较

车道标记

车道标记是人类驾驶员重要的道路指示。当GPS或地图没有准确的覆盖时，它们也是自动驾驶系统驾驶方向和本地化的关键线索。根据车道如何指示车辆，我们将车道标记划分为两种类型。垂直车道标记（下图中标记为红色）表示沿车道行驶方向的标记。平行车道标记（下图中以蓝色标记）表示车道中车辆停止的标记。另外还提供了标记的属性，例如实线与虚线、双线与单线。



如果你准备尝试使用自己的车道标记预测算法，就不要再犹豫了。以下是与现有车道标记数据集的比较。

可行驶的区域

我们是否可以在道路上行驶不仅取决于车道标记和交通工具。还取决于与其他共享道路的物体的复杂交互。最后，了解哪个区域可以行驶是很重要的。为了研究这个问题，还提供了可驾驶区域的分段注释，如下所示。根据车辆的轨迹将可驾驶区域分为两类：直接行驶和替代行驶。直接行驶，标记为红色，代表车辆具有道路优先权并且可以继续在该区域驾驶。替代行驶，标记为蓝色，意味着车辆可以在该区域驾驶，但必须谨慎，因为道路优先权可能属于其他车辆。

全帧分割

Cityscapes数据集显示，全帧精细实例分割可以极大促进密集预测和对象检测的研究，这是广泛的计算机视觉应用的支柱。由于我们的视频处于不同的领域，因此我们还提供实例分割注释以便比较不同数据集的域转换。获得完整像素级分割可能是成本高且耗费精力。幸运的是，使用我们自己的标记工具，标记成本可以降低50％。最后，我们用全帧实例分割标记10K图像的一个子集。我们的标记集合与Cityscapes中的训练注释兼容，以便于研究数据集之间的域转换。

驾驶挑战

根据研究者的数据，研究者在CVPR2018自动驾驶研讨会上主持了三项挑战：道路对象检测，可驾驶区域预测和语义分割的域适应。检测任务要求你的算法在研究者的测试图像中查找所有目标对象，而可行驶区域预测需要分割汽车可以驾驶的区域。在域适应中，测试数据是在中国收集。因此要让美国的模型在中国北京拥挤的街道上工作，是极具挑战性的。你可以登录在线提交门户网站后立即提交结果。有兴趣的请查看工具包，开始参与。加入CVPR研讨会挑战有机会得到现金奖励！

未来的工作

自动驾驶汽车的感知系统绝非仅限于单目视频。它还可能包括全景和立体视频以及其他类型的传感器，如LiDAR和雷达。希望在不久的将来能够提供和研究这些多模态传感器数据。

数据集

Berkeley的BDD100K：bdd-data.berkeley.edu/#download-section

Scale和nuTonomy的nuScenes：www.nuscenes.org/download