自动驾驶开源数据体系:现状与未来 摘要随着自动驾驶技术的不断成熟与应用,系统性梳理升源自动驾驶数据集有利于产业生态良性循环。现有自动驾驶数据集可大致分为两代,第一代数据集的传感模态复杂度相对较低、数据集规模相对较小,且大多局限于感知级任务,以发布于2012年的 KITTI 为代表。相比于第一代数据集,第二代数...
自动驾驶开源数据体系:现状与未来 摘要随着自动驾驶技术的不断成熟与应用,系统性梳理升源自动驾驶数据集有利于产业生态良性循环。现有自动驾驶数据集可大致分为两代,第一代数据集的传感模态复杂度相对较低、数据集规模相对较小,且大多局限于感知级任务,以发布于2012年的 KITTI 为代表。相比于第一代数据集,第二代数...
现有自动驾驶数据集可大致分为两代,第一代数据集的传感模态复杂度相对较低、数据集规模相对较小,且大多局限于感知级任务,以发布于2012年的 KITTI 为代表。相比于第一代数据集,第二代数据集的特征为传感模态复杂度较高、数据集规模与多样性较丰富、所设置任务从感知扩展到预测、规控上,以2019年前后提出的 nuScen...
来自上海人工智能实验室、上海交通大学等十几家机构的研究者合作,全面回顾了自动驾驶公开数据集的现状与挑战。本文联合学术界、产业界同仁,首次系统性梳理了国内外七十余种开源自动驾驶数据集,对如何构建高质量数据集、数据在算法闭环体系中发挥的核心作用、如何利用生成式大模型规模化生产数据等进行了总结。此外,就未来...