Lyft开源L5自动驾驶数据集：55000个人工标注的3D注释框架，还有高清空间语义地图...

铜灵 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

今天&＃xff0c;又有新的自动驾驶数据集开源了。

数据集来自Lyft&＃xff0c;官方称作是目前同类产品中最大的公开数据集。

这份L5数据集内容丰富&＃xff0c;加入了原始传感摄像头和激光雷达收集到的内容&＃xff0c;内含55000个人类标注的3D注释框架&＃xff0c;还有高清空间语义地图。

研究人员表示&＃xff0c;利用这个数据集可以处理各种问题&＃xff0c;比如随时间推移的智能体预测&＃xff0c;比如激光雷达的景深估计&＃xff0c;再比如通过语义地图在3D环境中进行物体检测等等。

总之&＃xff0c;使用方式有无限可能。

短短几小时&＃xff0c;这个数据集在推特上就引发了300转和近1000多个赞。

等你来亲自探索。

竞赛伴随数据一起来

在这份数据集主页&＃xff0c;注册并登陆自己的账号后&＃xff0c;即可一键下载。

主页显示&＃xff0c;目前可以下载的是训练数据集&＃xff0c;测试和验证集将在几周后公布&＃xff0c;只会迟到&＃xff0c;但不会缺席。

Lyft介绍说&＃xff0c;这份数据集中包含的具体内容可分为四部分&＃xff1a;

一是超过55000个3D人工注释框架。

二是来自7个摄像头和3个激光雷达收集到的数据。

三是能安全驾驶的表面地图。

四是底层高清空间语义地图&＃xff0c;包括车道和人行横道等的信息都在里面

有人会问了&＃xff0c;此前工作都是在用自动驾驶nuScenes数据集&＃xff0c;也就是那个去年发布&＃xff0c;自己声称规模和精度均超过KITTI、ApolloScape的数据集&＃xff0c;两者会不会不兼容&＃xff1f;

对于这样的疑问&＃xff0c;Lyft表示必须兼容&＃xff0c;还选择了重新利用nuScenes格式。

除了公布这样一个数据集&＃xff0c;Lyft表示不久后还会公布一个基于数据集的大赛&＃xff0c;验证和测试集将在比赛发布后公布&＃xff0c;比赛奖金池为25000美元。

看到这样一份开源大礼包&＃xff0c;网友感受到Lyft的诚意&＃xff1a;

“从现在开始&＃xff0c;网约车用Lyft不用Uber了”。

“我对科技的进步感到惊讶&＃xff0c;这次就是一次很好的例子”。

虽然Lyft目前的主营业务还是网约车&＃xff0c;但其在自动驾驶领域&＃xff0c;新动作频频出现。

此前&＃xff0c;Lyft先后与先后和通用汽车、Waymo等达成合作&＃xff0c;并获得Waymo母公司Alphabet5亿美元的投资。

2017年&＃xff0c;Lyft获得了DMV的路测牌照&＃xff0c;与Drive.ai达成合作&＃xff0c;要在湾区试水无人驾驶出租车。

去年&＃xff0c;Lyft获得了全球顶尖的汽车零配件大厂Magna2亿美元的投资&＃xff0c;并合作打造自动驾驶汽车以及系统&＃xff0c;目标方向是L4。

Lyft的自动驾驶野心在体现在其CEO Green Logan此前的演讲中&＃xff0c;Logan表示&＃xff0c;希望的是每一个制造商都能生产自动驾驶的车辆&＃xff0c;然后用Lyft的平台。

自动驾驶开源潮

除了Lyft开源数据集&＃xff0c;今年整个自动驾驶圈也频繁出现开放事件。

在今年的计算机视觉顶会CVPR现场&＃xff0c;Waymo公布将开放数据集Waymo Open Dataset&＃xff0c;内含3000个、长达16.7小时驾驶场景&＃xff0c;场景数量是nuScenes数据集的三倍&＃xff0c;总共包括2500万个3D边界框&＃xff0c;2200万个2D边界框。

地址&＃xff1a;https://waymo.com/open/

还有另外一家美国无人车创业公司也贡献了一份数据集&＃xff0c;Argo AI的Argoverse数据集覆盖了迈阿密和匹兹堡的113个场景&＃xff0c;有9个摄像头和2个激光雷达采集的图像&＃xff0c;标记的物体超过了10000个。

地址&＃xff1a;https://www.argo.ai/2019/06/introducing-argoverse-data-and-hd-maps-for-computer-vision-and-machine-learning-research-to-advance-self-driving-technology/

Cruise也不甘落后&＃xff0c;创建了开源数据可视化平台Webviz&＃xff0c;方便研究人员理解无人车的数据&＃xff0c;帮助他们分析汽车的决策方式&＃xff0c;任何人都可以使用。

地址&＃xff1a;https://github.com/cruise-automation/webviz

再往前看&＃xff0c;还有伯克利DeepDrive联盟发布的驾驶视频数据集BDD100K&＃xff0c;里面有10万个视频&＃xff0c;每个视频大约40秒&＃xff0c;还带有GPS/IMU信息显示行进轨迹。

地址&＃xff1a;https://bdd-data.berkeley.edu/

国内方面&＃xff0c;自动驾驶开源开放的头雁自然是百度Apollo。

除了Apollo生态本身就是为开源而生&＃xff0c;百度去年还开放了ApolloScape大规模自动驾驶数据集。

百度表示&＃xff0c;ApolloScape数据集包含数十万帧逐像素语义分割标注的高分辨率图像数据&＃xff0c;以便研究人员更好的利用数据集的价值&＃xff0c;在数据集中定义了共26个不同语义项的数据实例。规模上“秒杀”了Cityscapes&＃xff0c;比后者同类数据集大10倍以上。

地址&＃xff1a;http://apolloscape.auto/

如今&＃xff0c;自动驾驶开源正在成为new sexy&＃xff0c;这是自动驾驶产业进一步成熟的标志&＃xff0c;也是自动驾驶产业加速发展的风向标。

总之&＃xff0c;好事一桩。

传送门

再次附上数据集地址&＃xff1a;
https://level5.lyft.com/dataset/

官方介绍博客&＃xff1a;
https://medium.com/lyftlevel5/unlocking-access-to-self-driving-research-the-lyft-level-5-dataset-and-competition-d487c27b1b6c

作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者

— 完 —

加入社群 | 与优秀的人交流

小程序 | 全类别AI学习教程

量子位 QbitAI · 头条号签约作者

վ&＃39;ᴗ&＃39; ի 追踪AI技术和产品新动态

喜欢就点「在看」吧 !