近日,加州大学伯克利分校向公众开放了大型的自动驾驶数据库 BDD100K——这是目前世界上最大规模的自动驾驶数据库。

自动驾驶开发者福音:伯克利发布世界最大自动驾驶数据库-黑科技

BDD100K 共包含了 10 万个视频,每个视频大约 40 秒长、720 p、30 fps,还附有手机记录的 GPS/IMU 信息,以显示大概的驾驶轨迹。

自动驾驶开发者福音:伯克利发布世界最大自动驾驶数据库-黑科技

覆盖多种驾驶状况

据了解,这些视频是从美国各地收集的,因此这一数据库涵盖了不同的天气条件,包括晴天、阴天和雨天,以及白天和晚上的不同时间。

除了道路上的自动驾驶汽车数据,BDD100K 还收录了道路和人行横道上的行人数据。视频中有超过 8.5 万行人数据,可以为相关研究者提供强大的支持。

这个开源数据库由伯克利 DeepDrive 财团(Berkeley DeepDrive Industry Consortium)赞助,该财团专注于计算机视觉和机器学习方面的尖端科技。伯克利表示:BDD100K 是目前世界上最大规模的自动驾驶数据库。

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世界上最大规模的自动驾驶数据库

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今年 3 月,百度发布了一个大型数据库。但是,伯克利近日发布的数据库是百度的 800 倍,比 Mapillary 数据库大 4800 倍,比 KITTI 数据库大 8000 倍。因此,BDD100K 数据库对于自动驾驶开发者来说,可谓是一个巨大福音。

随着自动驾驶的飞速发展,自动驾驶数据的需求也越来越大。

伯克利将在 CVPR 2018 自动驾驶 Workshop 上基于其数据举办三项挑战赛:

道路目标检测(Road Object Detection):道路目标检测要求算法找出测试图像上的所有目标对象;

可驾驶区域预测(Drivable Area Segmentation):道路目标检测要求算法找出测试图像上的所有目标对象;

语义分割域适应(Domain Adaptation of Semantic Segmentation):语义分割域适应的测试数据是从中国收集的,因此系统必须使在美国数据中训练的模型在中国北京的拥挤街道上仍然能够运行。

当今,自动驾驶已经成了发展最快的科技领域之一。从小型的大学研究团队到诸如 Google 和 Uber 这样的大型公司,自动驾驶玩家们争先恐后,都想抢得自动驾驶的头筹。不过,自动驾驶的发展道路并不平坦。比如最近,Uber 就出现了命案。

因此,伯克利这个数据库的出现无疑让研究者和科学家有了更广泛多样的数据参考,让他们能够更加轻松地面对挑战。伯克利研究院表示将来还会扩展数据库,从单目视频,变成全景和立体视频,同时收录更多激光雷达和雷达传感器数据。