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Rope3D Dataset

官网：https://thudair.baai.ac.cn/index

介绍：

DAIR-V2X数据集是首个用于车路协同自动驾驶研究的大规模、多模态、多视角数据集，全部数据采集自真实场景，同时包含2D&3D标注，具备如下特点：

• 总计71254帧图像数据和71254帧点云数据；
• DAIR-V2X协同数据集(DAIR-V2X-C)，包含38845帧图像数据和38845帧点云数据
• DAIR-V2X路端数据集(DAIR-V2X-I)，包含10084帧图像数据和10084帧点云数据
• DAIR-V2X车端数据集(DAIR-V2X-V)，包含22325帧图像数据和22325帧点云数据
• 首次实现车路协同时空同步标注；
• 传感器类型丰富，包含车端相机、车端LiDAR、路端相机和路端LiDAR等类型传感器；
• 障碍物目标3D标注属性全面，标注10类道路常见障碍物目标；
• 采集自北京市高级别自动驾驶示范区10公里城市道路、10公里高速公路、以及28个路口；
• 数据涵盖晴天/雨天/雾天、白天/夜晚、城市道路/高速公路等丰富场景；
• 数据完备，包含脱敏后的原始图像和点云数据、标注数据、时间戳、标定文件等。
  我们按照5:2:3把数据集划分成训练集、验证集和测试集，本次发布训练集和验证集，测试集将随同后续Challenge活动发布。

样本：

Tips：该数据本身是用作3D检测或者点云检测而创建的，为了能够适应我们的研究需要将其处理成了2D数据集。（如研究3D点云检测的同学可以直接从官网下载）

分享一个我们处理完的数据集（YOLO训练格式）：
https://pan.baidu.com/s/1fy-Ilr2ZsvRv997vPuAd3A
其中训练集包括8752张；验证机包括2189张