近日，禾賽科技與Scale AI聯(lián)合發(fā)布了自動駕駛開源數(shù)據(jù)集 -- PandaSet。PandaSet采用禾賽科技先進的激光雷達(dá)進行數(shù)據(jù)采集，并通過Scale AI強大的標(biāo)注平臺進行精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)標(biāo)注，為從事自動駕駛研發(fā)的公司、機構(gòu)和個人，提供了內(nèi)容豐富、目標(biāo)物密集的高質(zhì)量免費數(shù)據(jù)。

PandaSet數(shù)據(jù)集采用2款激光雷達(dá)和6個攝像頭進行數(shù)據(jù)采集，包含超過16000幀激光雷達(dá)點云和超過48000張照片，共100多個場景。除了激光雷達(dá)點云和照片外，數(shù)據(jù)集還包含GPS（全球定位系統(tǒng)）/IMU（慣性傳感器）、標(biāo)定參數(shù)、標(biāo)注、SDK（軟件開發(fā)工具包）等信息。

尤其值得關(guān)注的是，PandaSet數(shù)據(jù)集對100多個場景的每個場景都進行了目標(biāo)檢測，共檢測28類物體；大多數(shù)場景還進行了語義分割，共37種語義標(biāo)簽。目標(biāo)檢測采用傳統(tǒng)的長方體標(biāo)注，例如，自行車和汽車可以用長方體線框框出來。而對于激光雷達(dá)點云數(shù)據(jù)，并非每個點都隸屬于某一目標(biāo)物，因此數(shù)據(jù)集還通過點云分割工具精確標(biāo)注了每個點的語義標(biāo)簽。如此細(xì)膩的標(biāo)注，也為深度學(xué)習(xí)算法模型提供了絕佳的數(shù)據(jù)資料。

對于一個自動駕駛數(shù)據(jù)集，場景的多樣性和復(fù)雜性是衡量其優(yōu)劣程度的重要標(biāo)準(zhǔn)之一。PandaSet數(shù)據(jù)集中的所有數(shù)據(jù)均采集自舊金山的城區(qū)道路和硅谷的郊區(qū)道路，這些道路涵蓋了汽車、自行車、交通燈、行人、建筑物等各種各樣的交通信息，是對自動駕駛挑戰(zhàn)性最大的一類應(yīng)用場景。此外，PandaSet數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)覆蓋了白天和黑夜，也讓其具備了很強的適用性。

在數(shù)據(jù)采集中，PandaSet用于數(shù)據(jù)采集的兩款激光雷達(dá)均為業(yè)內(nèi)領(lǐng)先產(chǎn)品，這兩款激光雷達(dá)由禾賽科技自主研發(fā)，一款是具有圖像級分辨率的前向激光雷達(dá)PandarGT，另一款是64線機械旋轉(zhuǎn)式激光雷達(dá)Pandar64，保證采集到的點云足夠準(zhǔn)確、清晰、細(xì)膩 -- 世界上現(xiàn)有的開源數(shù)據(jù)集普遍采集較早，還鮮有使用Pandar64和PandarGT這樣的高性能激光雷達(dá)來采集數(shù)據(jù)。

（美通社,2020年7月9日上海）