2025年自动驾驶数据挖掘（自动驾驶数据处理）

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0. 笔者个人体会

今天笔者为大家分享最新的数据集UrbanSyn，是一个合成的大规模城市自动驾驶数据集，并且提供像素级Ground Truth，包括深度、语义分割、带有物体边界框和遮挡程度的实例分割几大任务。这个数据集填补了GTAV和Synscapes数据集的空白，并且在真实数据集Cityscapes、Mapillary Vistas、BDD100K上的结果建立了新的基准！

这个数据集刚刚发布，可以直接在上面训练模型来刷榜，或者添加文章的工作量，发论文会相对容易一些

下面一起来阅读一下这项工作，文末附论文和代码链接

1. 先来看一下RGB图像的效果

虽然是合成数据集，但是感觉已经足够真实了。

2. 再来看看几大任务的GT注释

UrbanSyn数据集提供RGB图像、语义分割注释（灰度）、语义分割注释（RGB）、深度图注释、全景实例分割（动态目标类别）、3D目标框注释。UrbanSyn支包含不同的照明条件、不同的建筑景观，以及不同物体的位置和材料。这里也推荐工坊推出的新课程《国内首个面向自动驾驶目标检测领域的Transformer原理与实战课程》。

3. 数据集是如何生成的？

UrbanSyn的生成器脚本将真实的GIS数据与程序化生成的内容，以及自定义和商业资产的3D库相结合，创建包含可配置内容变化的层。

4. 测试一下训练效果

与Cityscapes数据集的对比，对比不同模型在数据集的性能，包括每类IoU和全局mIoU值。目前UrbanSyn数据集上的各项指标还不高，还有很大的刷榜空间。

同样的方法，对比BDD100K数据集。

同样的对比策略，用的是Mapillary Vistas数据集。

对更多实验结果和文章细节感兴趣的读者，可以阅读一下论文原文~

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[自动驾驶]深度估计、Transformer、毫米波|激光雷达|视觉摄像头传感器、多传感器标定、多传感器融合、自动驾驶综合群等、3D目标检测、路径规划、轨迹预测、3D点云分割、模型部署、车道线检测、Occupancy、目标跟踪、综合群等。

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