郑州做网站好的公司,重庆做网站建设哪里好,甘肃最新消息,杭州网站设计优异柚v米科技文章目录 1. 背景介绍2. OpenLane数据集详细描述2.1 数据集特点2.2 坐标系定义 3. 使用方法4. 结论 1. 背景介绍
自动驾驶技术的发展日新月异#xff0c;而3D车道感知是其核心之一。本文将深入介绍OpenLane数据集——迄今为止规模最大、最接近真实世界的3D车道数据集。我们将… 文章目录 1. 背景介绍2. OpenLane数据集详细描述2.1 数据集特点2.2 坐标系定义 3. 使用方法4. 结论 1. 背景介绍
自动驾驶技术的发展日新月异而3D车道感知是其核心之一。本文将深入介绍OpenLane数据集——迄今为止规模最大、最接近真实世界的3D车道数据集。我们将一起探索其背景、详细内容、坐标系定义以及如何有效利用这一宝贵资源以推动自动驾驶技术的研究与发展。
自动驾驶技术正逐渐从梦想走向现实而精确的车道识别是实现安全自动驾驶的关键。传统的2D车道数据集虽然在学术界和工业界得到了广泛应用但它们往往无法满足3D车道感知的需求。为了填补这一空白OpenLane数据集应运而生为研究者提供了一个全新的平台。
参考paperPersFormer: 3D Lane Detection via Perspective Transformer and the OpenLane Benchmark
2. OpenLane数据集详细描述
OpenLane数据集以其真实性和规模著称。它收集了来自公共感知数据集的宝贵内容涵盖了1000个路段的车道和最近路径对象CIPO注释。总体上OpenLane包含了200K帧图像和超过880K条精心标注的车道信息。
2.1 数据集特点
真实世界场景所有数据均来源于真实世界的驾驶场景包括城市道路、高速公路等多样环境。大规模覆盖数据集规模空前为研究者提供了丰富的样本进行模型训练和测试。高精度标注每一条车道都经过了细致的人工标注确保了数据的准确性和可靠性。多维度信息除了车道线还提供了CIPO等关键信息为3D感知提供了更多维度的数据支持。
2.2 坐标系定义
OpenLane数据集采用相机坐标系Camera Coordinate System来定义车道的位置。所有标注均以精确的坐标点和相应的属性信息呈现便于研究者进行空间分析和算法开发。坐标系参考Three camera coord sys in eval code
详细解释如下 WaymoOpenLane的相机坐标系定义为X轴向前Y轴向左Z轴向上。 这与广泛使用的常规标准相机坐标系不同在常规坐标系中X轴向右Y轴向下Z轴向前。
3. 使用方法
OpenLane数据集的使用方法灵活多样适用于不同类型的研究和应用开发
数据预处理根据研究需求对原始数据进行清洗和格式化以适配特定的算法框架。模型训练使用标注的车道数据训练深度学习模型进行车道检测和预测。算法测试在数据集上测试车道感知算法的性能评估算法的准确性和鲁棒性。可视化分析利用数据可视化工具展示车道线和CIPO的分布加深对场景的理解。
数据集下载参考Download
数据集目录组织格式如下
├── images
| ├── training
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.jpg
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.jpg
| | | └── ...
| | └── ...
| └── validation
| ├── segment-xxx
| | ├── xxx.jpg
| | └── ...
| ├── segment-xxx
| | ├── xxx.jpg
| | └── ...
| └── ...
├── cipo
| ├── training
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.jpg.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.jpg.json
| | | └── ...
| | └── ...
| └── validation
| ├── segment-xxx
| | ├── xxx.jpg.json
| | └── ...
| ├── segment-xxx
| | ├── xxx.jpg.json
| | └── ...
| └── ...
├── lane3d_300
| ├── training
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── validation
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| └── test
| ├── curve_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── extreme_weather_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── intersection_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── merge_split_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── night_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── up_down_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── curve.txt
| ├── extreme_weather.txt
| ├── intersection.txt
| ├── merge_split.txt
| ├── night.txt
| └── up_down.txt
├── lane3d_1000
| ├── training
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── validation
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| └── test
| ├── curve_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── extreme_weather_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── intersection_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── merge_split_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── night_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── up_down_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── 1000_curve.txt
| ├── 1000_extreme_weather.txt
| ├── 1000_intersection.txt
| ├── 1000_merge_split.txt
| ├── 1000_night.txt
| └── 1000_up_down.txt
└── scene└── SCENE└── scene.json通用规则说明我们使用XXX来泛指图像、CIPO最近路径对象、lane3d_300和lane3d_1000。我们在XXX/training/和XXX/validation/下提供训练/验证数据集分割这与Waymo原始的训练/验证分割保持一致。XXX/training/segment-xxx表示后续文件属于一个完整路段。 文件夹结构详解
images/: 此文件夹包含Waymo开放数据集中的所有前视原始图像文件。我们从原始的tfrecord格式中提取了它们。总共包含1000个路段其中798个用于训练202个用于验证。cipo/: 此文件夹包含所有CIPO注释。有关真实值JSON文件的详细信息请参考CIPO注释文档。lane3d_1000/: 此文件夹包含所有2D/3D车道注释。除了训练/验证分割外我们在lane3d_1000/test/下提供了几种场景案例。每个案例包含从验证集中选取的特定主题的路段。我们在lane3d_1000/test/1000_XXX.txt中提供了相应的图像名称。有关真实值JSON文件的详细信息请参考车道注释文档。lane3d_300/: 此文件夹从lane3d_1000/中包含了一个小型数据集。我们为那些计算资源有限的用户提供此数据集。总共包含300个序列其中240个用于训练60个用于验证。scene/: 此文件夹包含所有场景注释。它只有一个JSON文件。有关JSON文件的详细信息请参考CIPO注释文档。
更好的理解
图像文件夹存放了Waymo开放数据集中的1000个路段的前视图原始图像分为798个训练路段和202个验证路段。CIPO注释提供了CIPO最近路径对象的详细注释信息具体细节见CIPO注释文档。3D车道1000提供了2D和3D车道的详细注释包括训练/验证分割和特定场景测试案例场景案例的细节和图像名称列表见对应文本文件。3D车道300为计算资源受限用户提供的小型数据集包含240个训练序列和60个验证序列。场景注释包含场景的总体注释详情见单一的JSON文件。
4. 结论
OpenLane数据集的发布为自动驾驶领域的研究者提供了一个前所未有的研究资源。它不仅推动了3D车道感知技术的发展也为整个自动驾驶技术的进步贡献了重要力量。我们期待研究社区能够利用这一数据集开发出更加智能和安全的自动驾驶系统。
