“Lyft发布用于自动驾驶汽车开发的开源数据集”

lyft今天发布了同类车型中号称最大的自动驾驶车数据集，以加强无需人工监督就可以驾驶自己的车的快速发展。 以现有的nuscenes样式免费提供，最初由aptiv开发。

预计自动驾驶车将极大地重新定义交通的未来。 lyft说，如果完全实现，这项技术有望释放出无数的社会、环境和经济效益。 据此，我们的目标是从先进的工业自动驾驶车计划的立场赋予社区权力，促进更快的发展，分享我们对未来机遇的见解。

除了包含55，000多个单独工标的3d注释交通代理框架外，该数据集还包含来自7个摄像头和最多3个激光雷达传感器的比特流、可驱动的表面地图和4，000多个车道段的基础hd空 lyft说，样本是从有限地理区域的福特fusion自动驾驶车队收集的。 他们分别配备了40光束的屋顶激光雷达、40光束的保险杠激光雷达、大视场摄像机和稍微朝上设置的长焦摄像机，以检测信号灯。

数据集发表一致，lyft利用其包含的样本构建机器学习模型，这对于有趣的开发者来说，发表了工程难题。 lyft将提供25，000美元的现金激励，在12月份将带最好的参与者参加neurips会议。

本语料库由lyft的level 5团队撰写，由300多名工程师、应用研究人员、产品经理和运营经理组成，致力于构建私家车系统。 自2007年7月成立以来，该集团开发了新奇的3d分割框架，开发了判断车辆能效的新方法和利用众包地图跟踪车辆运动的技术。

年3月，lyft开始在道路上测试自动驾驶车，一年后，完成了私人道路的测试，成立了员工飞行员。 另外，该公司于5月与谷歌母公司alphabet的waymo合作，在亚利桑那州凤凰城的lyft应用中为无人驾驶的waymo汽车欢呼。 与自动驾驶汽车创业企业aptiv持续合作，为拉斯维加斯的lyft顾客提供了小型自动驾驶汽车。

lyft数据集的推出是在waymo月在加州长滩召开的ieee计算机视觉模式识别会议( cvpr )于2019年公布了自动驾驶用优质多模式传感器数据之后宣布的。 它拥有约3000个驾驶场景、共16.7小时的视频数据、600，000帧、约2500万个3d边界框和2200万个2d边界框。

这样的开源系列包括mapillary的vistas街道图像数据集、用于移动机器人和自动驾驶研究的kitti系列、daimler、max planck新闻研究所、tu darmstadt visual 推理班。