计算机视觉工坊汇总|基于激光雷达的3D目标检测开源项目&数据集( 二 ) ：汇总|基于激光雷达的3D目标检测开源

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Nuscence
官网链接：https://www.nuscenes.org/object-detection?externalData=https://pcff.toutiao.jxnews.com.cn/p/20201122/all&mapData=all&modalities=Any
论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.11027
Nuscence数据集由1000个场景组成，每个scenes长度为20秒，包含了各种各样的情景。在每一个scenes中，有40个关键帧（keyframes），也就是每秒钟有2个关键帧，其他的帧为sweeps 。关键帧经过手工的标注，每一帧中都有了若干个annotation ，标注的形式为boundingbox 。不仅标注了大小、范围、还有类别、可见程度等等。这个数据集不久前发布了一个teaser版本（包含100个scenes），正式版（1000个scenes）于2019年发布。 2020年会发布第二个版本。

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Waymo
官网链接：https://waymo.com/open
官网下载地址：https://waymo.com/open/download/
官方数据格式解析：https://waymo.com/open/data/
代码地址：https://gitee.com/cmfighting/waymo_read
谷歌母公司Alphabet旗下的自动驾驶公司Waymo于2019年8月21日在其博客公布了数据开放项目（WaymoOpenDataset），该项目和前面的学术benchmark相比，是带有奖金的benchmark 。就数据而言， waymo包含3000段驾驶记录、时长共16.7小时、平均每段长度约为20秒；60万帧、共有大约2500万3D边界框、2200万2D边界框，以及多样化的自动驾驶场景。

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PandaSet
官网链接：https://scale.com/open-datasets/pandaset
该自动驾驶数据集的采集场景是旧金山。一共含有48,000个相机图像， 16,000次LiDAR扫描， 100+个场景，每个场景8秒，总共含有28个注释类和37个语义细分标签。是一个融合工业界和学术界的自动驾驶场景目标检测数据集。

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OxfordRobotcar
官网链接：https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/
文章链接：https://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/images/robotcar_ijrr.pdf
该数据集由牛津大学机器人实验室提出，其雷达是NavtechCTS350-X毫米波调频连续波（FMCW）扫描雷达，在使用的配置中，它提供了4.38厘米的范围分辨率和0.9度的旋转分辨率，最大范围达163m 。

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A*3D
官网链接：https://github.com/I2RDL2/ASTAR-3D#Dataset
数据集下载地址：https://github.com/I2RDL2/ASTAR-3D#Download
该数据集目前还在更新，在论文的中对比的对象为KITTI数据集，一共包含230K人工标记的3D对象的注释在39179个激光雷达点云帧和对应面对的正面-RGB图像。该数据集在新加坡采集得到。文章中通过实验表示在A*3D数据集上训练后的模型在KITTI上具有一个比较好的表现，尤其是对moderate和hard类别。

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SemanticKITTI
官网链接：http://semantic-kitti.org/
论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01416
benchmark:https://competitions.codalab.org/competitions/24025#learn_the_details-overview
该数据集不是一个用于3D目标检测的数据集，而是一个自动驾驶场景中语义分割的数据集。该数据集是一个大型数据集，为KITTIVisionBenchmark的LiDAR数据提供逐点label 。它基于里程计任务数据，并提供28类的标注信息。

计算机视觉工坊汇总|基于激光雷达的3D目标检测开源项目&数据集( 二 )

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