来源：计算机视觉工坊
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0. 笔者个人体会
今天笔者为大家分享最新的数据集UrbanSyn，是一个合成的大规模城市自动驾驶数据集，并且提供像素级Ground Truth，包括深度、语义分割、带有物体边界框和遮挡程度的实例分割几大任务。这个数据集填补了GTAV和Synscapes数据集的空白，并且在真实数据集Cityscapes、Mapillary Vistas、BDD100K上的结果建立了新的基准！
这个数据集刚刚发布，可以直接在上面训练模型来刷榜，或者添加文章的工作量，发论文会相对容易一些~
下面一起来阅读一下这项工作，文末附论文和代码链接~
1. 先来看一下RGB图像的效果
虽然是合成数据集，但是感觉已经足够真实了。
2. 再来看看几大任务的GT注释
UrbanSyn数据集提供RGB图像、语义分割注释（灰度）、语义分割注释（RGB）、深度图注释、全景实例分割（动态目标类别）、3D目标框注释。UrbanSyn支包含不同的照明条件、不同的建筑景观，以及不同物体的位置和材料。这里也推荐工坊推出的新课程《国内首个面向自动驾驶目标检测领域的Transformer原理与实战课程》。
3. 数据集是如何生成的？
UrbanSyn的生成器脚本将真实的GIS数据与程序化生成的内容，以及自定义和商业资产的3D库相结合，创建包含可配置内容变化的层。
4. 测试一下训练效果
与Cityscapes数据集的对比，对比不同模型在数据集的性能，包括每类IoU和全局mIoU值。目前UrbanSyn数据集上的各项指标还不高，还有很大的刷榜空间。
同样的方法，对比BDD100K数据集。
同样的对比策略，用的是Mapillary Vistas数据集。
对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者，可以阅读一下论文原文~
下载1
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计算机视觉方向交流群成立啦
目前咱们计算机视觉工坊已经建立了多个社群，包括SLAM、工业3D视觉、自动驾驶、三维重建、无人机方向，细分群包括：
[工业3D视觉]相机标定、立体匹配、三维点云、结构光(面/线/散斑)、机械臂抓取（2D/3D）、2D缺陷检测、3D缺陷检测、6D位姿估计、相位偏折术、Halcon、光场重建、摄影测量、阵列相机、偏振三维测量、光度立体视觉、激光雷达、综合群等。
[SLAM]视觉SLAM、激光SLAM、ORB-SLAM、Vins-Fusion、LOAM/LeGo-LOAM、cartographer、VIO、语义SLAM、滤波算法、多传感器融合、多传感器标定、MSCKF、动态SLAM、MOT SLAM、NeRF SLAM、FAST-LIO、LVI-SAM、LIO-SAM、事件相机/GPS/RTK/UWB/IMU/码盘/TOF（iToF/dToF）/激光雷达/气压计/毫米波雷达/RGB-D相机/超声波等、机器人导航、综合群等。
[自动驾驶]深度估计、Transformer、毫米波|激光雷达|视觉摄像头传感器、多传感器标定、多传感器融合、自动驾驶综合群等、3D目标检测、路径规划、轨迹预测、3D点云分割、模型部署、车道线检测、Occupancy、目标跟踪、综合群等。
[三维重建]NeRF、多视图几何、OpenMVS、MVSNet、colmap、纹理贴图等
[无人机]四旋翼建模、无人机飞控等
除了这些，还有求职、硬件选型、视觉产品落地、最新论文、3D视觉最新产品、3D视觉行业新闻等交流群
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到此这篇自动驾驶数据挖掘（自动驾驶 数据处理）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
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