SemanticKITTI是由德国波恩大学创建的大型数据集，专注于激光雷达序列的语义场景理解。该数据集包含超过43,000次扫描，提供了28个类别的点级标注，适用于多种任务，如激光基语义分割和语义场景完成。数据集基于KITTI视觉里程计基准，覆盖了汽车激光雷达的完整360度视场，为自动驾驶等应用提供了精细的表面和物体理解。此外，数据集还提供了基准任务和基线实验，展示了现有方法在处理这些任务时的不足

arXiv2019-08-16 更新2320

KITTI: Eigen Split Dataset

自动驾驶

深度估计

KITTI Depth Estimation Dataset with Eigen Split

kaggle2023-01-26 更新1420

UrbanTwin

激光雷达

自动驾驶

UrbanTwin数据集是美国中央佛罗里达大学研究人员创建的一系列高保真、逼真的路边激光雷达数据集的副本，包括LUMPI、V2X-Real-IC和TUMTraf-I。每个UrbanTwin数据集包含10,000个带注释的帧，对应于一个公开数据集，注释包括3D边界框、实例分割标签、六个对象类的跟踪ID以及九个类的语义分割标签。这些数据集是通过在基于周围几何、车道级别的道路对齐以及每个实际数据集对应地

arXiv2025-09-08 更新940

OpenLKA

自动驾驶

车道保持辅助系统

OpenLKA是一个开放的大规模数据集，用于车道保持辅助（LKA）评估和改进。该数据集包括来自50多种量产车型400小时的驾驶数据，这些数据是在佛罗里达州坦帕的广泛道路测试和Comma.ai驾驶社区的全局贡献中收集的。数据集涵盖了广泛的具有挑战性的场景，包括复杂的道路几何形状、退化的车道标记、恶劣的天气、照明条件和周围交通。数据集是多模态的，包括完整的CAN总线流、同步的高分辨率仪表盘摄像头视频、

arXiv2025-05-14 更新1520

KITTI MOTS (Multi-Object Tracking and Segmentation)

自动驾驶

计算机视觉

KITTI MOTS数据集是一个用于多目标跟踪和分割（MOTS）任务的数据集。它包含了从KITTI数据集中提取的视频序列，这些序列中标注了多个目标的边界框和像素级别的分割掩码。数据集主要用于评估和开发多目标跟踪和分割算法，特别是在自动驾驶和计算机视觉领域。