智能交通数据集Rope3D(仅限科研使用)

Rope3DDataset源自DAIR-V2X,是一个大规模的多模态数据集,包含真实场景下的2D和3D标注,用于车路协同自动驾驶研究。数据集包括图像和点云数据,覆盖多种天气和时间条件,以及不同道路类型。已处理为适用于2D检测的YOLO格式,提供训练集和验证集的下载链接。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Rope3D Dataset

官网:https://thudair.baai.ac.cn/index

!!!如想要使用Rope3D数据集进行2D检测,最后有我们处理完的数据集链接=。 =!!!

介绍:

DAIR-V2X数据集是首个用于车路协同自动驾驶研究的大规模、多模态、多视角数据集,全部数据采集自真实场景,同时包含2D&3D标注,具备如下特点:

  • 总计71254帧图像数据和71254帧点云数据;
  • DAIR-V2X协同数据集(DAIR-V2X-C),包含38845帧图像数据和38845帧点云数据
  • DAIR-V2X路端数据集(DAIR-V2X-I),包含10084帧图像数据和10084帧点云数据
  • DAIR-V2X车端数据集(DAIR-V2X-V),包含22325帧图像数据和22325帧点云数据
  • 首次实现车路协同时空同步标注;
  • 传感器类型丰富,包含车端相机、车端LiDAR、路端相机和路端LiDAR等类型传感器;
  • 障碍物目标3D标注属性全面,标注10类道路常见障碍物目标;
  • 采集自北京市高级别自动驾驶示范区10公里城市道路、10公里高速公路、以及28个路口;
  • 数据涵盖晴天/雨天/雾天、白天/夜晚、城市道路/高速公路等丰富场景࿱
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