Zenseact/ZOD
收藏资源简介：
ZOD（Zenseact开放数据集）是一个由Zenseact研究人员创建的大规模多模态自动驾驶数据集。该数据集在14个不同的欧洲国家收集，使用了配备全套传感器的车队。数据集包括三个子集：Frames、Sequences和Drives，旨在涵盖数据多样性并支持时空学习、传感器融合、定位和映射。数据集还附带了一个SDK，包含教程、下载功能和数据集API，以便于访问数据。数据集的语言为英语，许可证为CC BY-SA。
ZOD（Zenseact开放数据集）是一个由Zenseact研究人员创建的大规模多模态自动驾驶数据集。该数据集在14个不同的欧洲国家收集，使用了配备全套传感器的车队。数据集包括三个子集：Frames、Sequences和Drives，旨在涵盖数据多样性并支持时空学习、传感器融合、定位和映射。数据集还附带了一个SDK，包含教程、下载功能和数据集API，以便于访问数据。数据集的语言为英语，许可证为CC BY-SA。
Zenseact Open Dataset (ZOD) 概述
基本信息
- 名称: Zenseact Open Dataset (ZOD)
- 类型: 多模态自动驾驶数据集
- 收集时间: 两年
- 收集地点: 14个欧洲国家
- 数据内容: 包含图像、激光雷达、全球导航卫星系统/惯性测量单元、车辆数据和卫星定位数据
- 数据集大小: 10K<n<100K
- 许可证: CC BY-SA 4.0
- 语言: 英语
- 标签: 自动驾驶、自主车辆、图像、激光雷达、GNSS/IMU、车辆数据、卫星定位
- 任务类别: 目标检测、图像分类、深度估计、图像分割
数据集详情
- 描述: ZOD是一个大规模、多样化的多模态自动驾驶数据集，包含高范围和高分辨率传感器数据，涵盖多种交通场景。
- 创建者: Zenseact AB
- 资金来源: Zenseact AB
- 共享者: Zenseact AB
数据集结构
- 数据集包含: 三个子集：Frames, Sequences, Drives，支持时空学习、传感器融合、定位和地图制作。
数据集创建
- 数据收集和处理: 数据由配备相同传感器布局的多个开发车辆收集。
- 隐私保护: 使用第三方服务（Brighter AI）进行图像匿名化，包括Deep Neural Anonymization Technology (DNAT)和模糊处理，以保护个人和敏感信息。
使用注意事项
- 隐私保护措施: 所有图像均经过匿名化处理，以遵守隐私法规。
- 数据集风险和限制: 用户应了解数据集的风险、偏见和限制。
引用信息
-
引用格式:
@inproceedings{alibeigi2023zenseact, title={Zenseact Open Dataset: A large-scale and diverse multimodal dataset for autonomous driving}, author={Alibeigi, Mina and Ljungbergh, William and Tonderski, Adam and Hess, Georg and Lilja, Adam and Lindstrom, Carl and Motorniuk, Daria and Fu, Junsheng and Widahl, Jenny and Petersson, Christoffer}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision}, year={2023} }
