本文来自自动驾驶之心知识星球的国内首个BEV感知全栈系列学习教程

BEV开源数据集介绍：KITTI

传感器位置

• 通过车载相机、激光雷达等传感
  器采集
  
  KITTI数据规模有多大？
• 共14999张图像及其对应点云
• 其中7481张作为训练集，7518张作为
  
  测试集
• KITTI标注了哪些目标？
• 目标类别包括：车、行人和骑车的人
• 共计80256个标注对象

下载方法
科学上网：
https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d
openmmlab & OpenDataLab

# install openmim
pip install -U openmim
# install OpenDataLab CLI tools
pip install -U opendatalab
# log in OpenDataLab. Note that you should register an account on [OpenDataLab](https://opendatalab.com/) before.
pip install odl
odl login
# download and preprocess by MIM
mim download mmdet3d --dataset kitti

结束后的数据列表

│   ├── kitti
│   │   ├── testing
│   │   │   ├── calib
│   │   │   ├── image_2
│   │   │   ├── velodyne
│   │   ├── training
│   │   │   ├── calib
│   │   │   ├── image_2
│   │   │   ├── label_2
│   │   │   ├── velodyne

转换公式详细参考

https://blog.csdn.net/qq_33801763/article/details/77033064

标注信息
Object type Truncation Occlusion alpha Left top x Left Top y Right bottom x Right Bottom y Height Width Length location X location Y location Z Rotation angle
Truck 0.00 0 -1.57 599.41 156.40 629.75 189.25 2.85 2.63 12.34 0.47 1.49 69.44 -1.56

BEV开源数据集介绍：nuScenes

科学上网
https://www.nuscenes.org/nuscenes#download
下载方式
openmmlab & OpenDataLab

# install openmim
pip install -U openmim
# install OpenDataLab CLI tools
pip install -U opendatalab
# log in OpenDataLab. Note that you should register an account on [OpenDataLab](https://opendatalab.com/) before.
pip install odl
odl login
# download and preprocess by MIM
mim download mmdet3d --dataset nuscenes

BEV开源数据集介绍：Waymo

论文链接为：https://arxiv.org/abs/1912.04838v7

项目链接为：https://github.com/waymo-research/waymo-open-dataset

数据集链接为：https://waymo.com/open

Waymo 开放数据集由两个数据集组成，

• 一个是感知数据集，包含 2,030 个场景的高分辨率传感器数据和标签；
• 另一个是运动数据集，包含 103,354 个场景的物体轨迹和相应的三维地图。

2D object detection

3D object detection

传感器位置

Lidar 参数

相机参数

相机和lidar的图片

和其他数据集的对比

下面两张表格给出了数据集分布情况，不同城市，不同天气，不同类别目标的统计情况。

不同类别目标的统计情况。