本田与波士顿大学合作发布了一个104小时的驾驶行为数据集，尽管时间短于其他类似数据集，但包含GPS、图像、激光雷达等多种汽车和驾驶者信息。数据集通过多个设备收集，如3个摄像头、1个水平激光雷达等，并对驾驶场景进行了详细注解。本田数据集的特点在于其全面性，涵盖多种驾驶场景。其他类似数据集包括DBNet、KITTI和comma.ai等。
晓查 整理编译
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
本田最近与波士顿大学合作，公布了在旧金山湾区采集的104小时**驾驶行为数据集，总体积大约150GB。
虽然驾驶视频的时间不长（伯克利DeepDrive项目类似数据集视频长达1000小时），但本田收集的数据包含了汽车多个维度的数据，可以说是“比我长的没我全面”。
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1811.02307.pdf
数据集内容
在这150GB的数据集中，本田收集了包括GPS、图像、激光雷达、汽车导航、司机驾驶行为等方面的信息，主要通过以下设备获取：
3个摄像头
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