车道线数据集_tusimple dataset

常用的公开车道线数据集合

1. ApolloScape

   • 论文: The ApolloScape Open Dataset for Autonomous Driving and its Application
   • 简介: 百度2018年公开（CVPR2018 workshops），包含多种道路目标的语义标签（车辆、车道等等），同时也有3D点云信息
   • 评估准则：mAP

2. CULane

   • 论文: Spatial as deep: Spatial CNN for traffic scene understanding
   • code: https://github.com/XingangPan/SCNN
   • 简介：商汤和港中文团队2018年公开的（AAAI2018）车道线数据，涵盖了北京不同天气下的多种不同类型的车道线数据，共133235张图，整体分析如下：
     
   • 评估准则: F1-measure

3. Tusimple

   • Tusimple2017是由图森发起的自动驾驶车道线检测挑战赛中公布的数据，参考官方链接https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/tree/master/doc/lane_detection

4. Cityscapes

   • 官网介绍https://www.cityscapes-dataset.com/，包含城市道路场景的多种目标的语义信息

5. BDD100K

   • 论文: BDD100K: A Diverse Driving Dataset for Heterogeneous Multitask Learning
   • 由UC伯克利等学校2020年公布的一项自动驾驶数据集，包含障碍物、车道线、行驶区域等，其中lane marking数据共100000张图像

6. Caltech

   • 链接: http://www.mohamedaly.info/datasets/caltech-lanes
   • 1225张美国加州的道路数据

7. LLAMAS

   • 论文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9022318
   • code: https://github.com/karstenBehrendt/unsupervised_llamas
   • 评估准则：暂未定

8. VPGNet

   • 论文: VPGNet: Vanishing Point Guided Network for Lane and Road Marking
     Detection and Recognition
   • code: VPGNet
   • ICCV2017的一篇工作，包含21097张韩国首尔的道路图像，包含白天（非雨天、雨天、大雨天）、夜晚的数据，同时包含了各种车道线类型，以及其他不同类型的车道标识（左转箭头、直行箭头、斑马线等等）

9. 其他

   • KITTI，CamVid等样本相对比较少的数据集

写在后面

1. 推荐一个博主的github主页，https://github.com/amusi/awesome-lane-detection
2. 图像分割相关数据，参考极市平台整理