車道線數據集

常用的公開車道線數據集合

1. ApolloScape

   • 論文: The ApolloScape Open Dataset for Autonomous Driving and its Application
   • 簡介: 百度2018年公開（CVPR2018 workshops），包含多種道路目標的語義標簽（車輛、車道等等），同時也有3D點雲信息
   • 評估准則：mAP

2. CULane

   • 論文: Spatial as deep: Spatial CNN for traffic scene understanding
   • code: https://github.com/XingangPan/SCNN
   • 簡介：商湯和港中文團隊2018年公開的（AAAI2018）車道線數據，涵蓋了北京不同天氣下的多種不同類型的車道線數據，共133235張圖，整體分析如下：
     
   • 評估准則: F1-measure

3. Tusimple

   • Tusimple2017是由圖森發起的自動駕駛車道線檢測挑戰賽中公布的數據，參考官方鏈接https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/tree/master/doc/lane_detection

4. Cityscapes

   • 官網介紹https://www.cityscapes-dataset.com/，包含城市道路場景的多種目標的語義信息

5. BDD100K

   • 論文: BDD100K: A Diverse Driving Dataset for Heterogeneous Multitask Learning
   • 由UC伯克利等學校2020年公布的一項自動駕駛數據集，包含障礙物、車道線、行駛區域等，其中lane marking數據共100000張圖像

6. Caltech

   • 鏈接: http://www.mohamedaly.info/datasets/caltech-lanes
   • 1225張美國加州的道路數據

7. LLAMAS

   • 論文：https://ieeexplore.ieee.org/document/9022318
   • code: https://github.com/karstenBehrendt/unsupervised_llamas
   • 評估准則：暫未定

8. VPGNet

   • 論文: VPGNet: Vanishing Point Guided Network for Lane and Road Marking
     Detection and Recognition
   • code: VPGNet
   • ICCV2017的一篇工作，包含21097張韓國首爾的道路圖像，包含白天（非雨天、雨天、大雨天）、夜晚的數據，同時包含了各種車道線類型，以及其他不同類型的車道標識（左轉箭頭、直行箭頭、斑馬線等等）

9. 其他

   • KITTI，CamVid等樣本相對比較少的數據集

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寫在后面

1. 推薦一個博主的github主頁，https://github.com/amusi/awesome-lane-detection
2. 圖像分割相關數據，參考極市平台整理