A2D2 — это датасет с размеченными изображениями дорог для обучения моделей автономному вождению. Данные собирали Audi. Сам датасет содержит в себе семантическую сегментацию изображений дорог, разметку облака точек. Для части кадров есть разметка 3D границ объектов. Помимо размеченных данных, в A2D2 содержится сабсет неразмеченных данных с сенсоров (390 тысяч кадров).
Подробнее про датасет
Данные включают в себя 40 тысяч размеченных кадров с семантической сегментацией и классами для облака точек. Для 12 тысяч кадров есть разметка 3D границ объектов. Данные были собраны в трех разных городах. В каких именно — не указывается.
Семантическая сегментация
В A2D2 41,280 кадров содержат семантическую сегментацию на 38 классов. Каждый пиксель изображения имеет класс. Классы включают в себя “пешеход”, “машина”, “зелень” и подобное.
Сегментация облака точек
Сегментация облака точек производится с помощью объединения информации о семантической сегментации пикселей и данных с LiDAR. Каждой точке в 3D пространстве присваивается ярлык класса объекта.
3D границы объектов
3D границы объектов предоставляются для 12,499 кадров. LiDAR точки в рамках поля зрения передней камеры размечены 3D границами объектов. Разработчики разметили 14 классов, которые относятся к вождению.
Тьюториал
Помимо датасета, разработчики опубликовали тьюториал по работе с датасетом. Тьюториал покрывает темы обработки конфигов сенсоров, точек из LiDAR, изображений камер и 3D границ объектов. Ссылка на тьюториал.
Технические детали сбора данных
Набор сенсоров состоял из 6 камер, 5 LiDAR сенсоров. Это позволило получать картинку в 360° с камер и сенсоров.
