【Google&Waymo】自动驾驶感知的可扩展性:Waymo开放数据集，23位学者联名出品

题目： Scalability in Perception for Autonomous Driving: Waymo Open Dataset

简介： 现有的自动驾驶数据集在其捕获的环境的规模和变化方面受到限制，即使在操作区域之内的概括对于该技术的整体能力至关重要。为了使研究的贡献与现实中的自动驾驶问题保持一致，我们引入了一个新的大规模，高质量，多样化的数据集。我们的新数据集包含1150个场景，每个场景跨越20秒，其中包括同步良好并经过校准的高质量LiDAR，以及在一系列城市和郊区地理区域中捕获的相机数据。它是根据我们提议的多样性指标提供的最大相机+ LiDAR数据集的15倍。我们使用2D（相机图像）和3D（LiDAR）边界框对这些数据进行了详尽的注释，并在各帧之间使用了一致的标识符。最后，我们为2D以及3D检测和跟踪任务提供了强大的基准。我们进一步研究了数据集大小和地理分布对3D检测方法的影响。