最全自動駕駛資料集分享系列四|光流資料集

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目前關於自動駕駛資料集你想知道的,應該都在這裡了,這是「整數智慧」自動駕駛資料集八大系列分享之系列四:

「本期劃重點」

    • HD1K是一個新的Stereo與光流結合的資料集,它擴充了涵蓋的場景並提高了準確率
    • KITTI Flow系列是第一個具有真實的非合成影象和準確的地面真相的資料集
    • MPI-Sintel是第一個實現廣泛使用的合成數據集
    • Crowd-Flow是專注於人群行為分析的光流資料集

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「八大系列概覽」

自動駕駛資料集分享是整數智慧推出的一個全新分享系列,在這個系列中,我們將介紹目前為止各大科研機構和企業推出的所有公開自動駕駛資料集。資料集主要分為八個系列:

下面共包括6個數據集:

01「 HD1K 」

  • 釋出方:海德堡合作中心
  • 下載地址:\ http://hci-benchmark.iwr.uni-heidelberg.de/
  • 論文地址:\ https://sci-hub.se/10.1109/cvprw.2016.10
  • 釋出時間:2016年
  • 簡介:一個專門為城市自動駕駛而設計的Stereo和光流資料集,以補充現有的基準,與當時的類似資料集相比準確性更高
  • 特徵
    • 涵蓋了以前沒有的、具有挑戰性的情況,如光線不足或下雨,並帶有畫素級的不確定性
    • 含有高解析度(HR)、高幀率(HFR)和高動態範圍(HDR)的完整測量誤差分佈的第一個輻射測量挑戰的立體和流動地面真實資料集
    • 一個新的Stereo與光流結合的資料集,研究者還提取了一個初始基準子集,包括28504個Stereo對,其中包括Stereo對和光流的地面情況,以及靜態區域的不確定性

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02「KITTI Flow 2015」

  • 釋出方:卡爾斯魯厄理工學院
  • 下載地址:\ http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
  • 論文地址:\ https://sci-hub.se/10.1109/cvpr.2015.7298925
  • 釋出時間:2015年
  • 簡介:一個新的模型和資料集,用於3D場景流量估計的新型模型和資料集,並將應用於自主駕駛
  • 特徵
    • 該資料集具有場景流的真實性,通過註釋400個動態場景獲得
    • 第一個現實的、大規模的場景流資料集,該資料集對所有的靜態和動態物體都進行了地面真實註釋,為場景流或光流方法的評估提供動態物體和地面實況

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03「KITTI Flow 2012」

  • 釋出方:卡爾斯魯厄理工學院
  • 下載地址:\ http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
  • 論文地址:\ https://sci-hub.se/10.1109/cvpr.2012.6248074
  • 釋出時間:2012年
  • 簡介:第一個具有真實的非合成影象和準確的地面真相的資料集
  • 特徵
    • 包括389個Stereo光流影象對,以及在雜亂場景中捕獲的超過20萬個三維物體註釋(多達15輛汽車和30個行人)
    • KITTI Flow 2012三維視覺測距/SLAM資料集包括22個立體聲序列,總長度為39.2公里
    • 為汽車、貨車、卡車、行人、自行車和有軌電車等物體類別提供了準確的三維邊界盒

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04「Middlebury」

  • 釋出方:明德學院
  • 下載地址:\ https://vision.middlebury.edu/flow/data/
  • 論文地址:\ https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11263-010-0390-2.pdf
  • 釋出時間:2007年
  • 簡介:Middlebury 是一個新的光流資料集集合,其中包含地面實況。它們分為用於明德學院官方評估的測試集和訓練集,只為後者提供真值
  • 特徵
    • 包含8個短期訓練和8個測試序列,估計來自不同大型運動或靜態物件的多種運動不連續性,估計的運動相當小,平均速度約為4,最大速度為22畫素

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05「MPI-Sintel」

  • 釋出方:Perceiving Systems
  • 下載地址:\ http://sintel.is.tue.mpg.de/
  • 論文地址:\ https://sci-hub.se/10.1007/978-3-642-33783-3_44
  • 釋出時間:2012年
  • 簡介:MPI Sintel資料集是用於訓練和評估光流演算法的最廣泛使用的資料集之一。該資料集包含了一系列額外的挑戰,如遠距離運動、光照變化、鏡面反射、運動模糊和大氣效應。它是第一個實現廣泛使用的合成數據集,因為它很好地代表了自然場景和運動
  • 特徵
    • 資料集包含流場、運動邊界、不匹配區域和影象序列
    • 影象序列以不同的難度級別進行渲染,還提供地面真實深度、Stereo和動態機位
    • 訓練集由1040個地面真實光流組成,測試集包含12個序列的564張圖片,平均速度和最大速度分別為5和445

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06「Crowd-Flow」

  • 釋出方:柏林理工大學
  • 下載地址:\ https://github.com/tsenst/CrowdFlow
  • 論文地址:\ http://elvera.nue.tu-berlin.de/files/1548Schr%C3%B6der2018.pdf
  • 釋出時間:2018年
  • 簡介:Crowd-Flow資料集旨在提供一個光流基準,重點是人群行為分析的序列
  • 特徵
    • 序列包含371到1451個獨立運動的個體
    • 資料集由10個長度範圍的序列組成,在300至450幀之間,所有序列均以25hz 的幀速率和高清解析度呈現
    • 與此前光流資料集相比,該資料集除了提高了解析度和幀的數量之外,還以連續序列而不是單幀對進行組織,允許評估時間一致性,例如以軌跡的形式

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