WayveScenes101是一個旨在幫助社區推進新型視圖合成的最新技術的數據集，專注於具有挑戰性的駕駛場景，這些場景包含許多動態和可變形元素，幾何形狀和紋理不斷變化。
該數據集包含101個駕駛場景，涵蓋各種環境條件和駕駛場景。該數據集專門為狂野駕駛場景的基準重建而設計，場景重建方法面臨許多固有挑戰，包括圖像強光、快速曝光變化以及具有明顯遮擋的高度動態場景。
除了原始圖像外，從COLMAP獲得的相機姿態也包含在標準數據格式中。
提出了一種評估協議來評估與訓練視圖離軸的保留攝像機視圖上的模型，特別是為了測試該方法的概括能力。
最後，為所有場景（包括天氣、一天中的時間和交通狀況）提供詳細的元數據，以允許跨場景特徵進行詳細的模型性能細分。數據集和代碼可以從此URL獲取。
感知數據集
1950個自動駕駛視頻片段，每個視頻包括20秒的連續駕駛鏡頭
汽車、行人、自行車和交通標誌的四種標籤
12.6百萬個3D幀、1180萬個2D幀
傳感器數據：1箇中程雷射雷達、4個短程雷射雷達、5個攝像頭
該系列涵蓋加利福尼亞州鳳凰城、柯克蘭、山景城和舊金山的市中心和郊區。它還涉及各種駕駛條件下的數據，包括白天、夜晚、黎明、黃昏、雨天和晴天
運動數據集
包括574小時的數據、103，354個帶地圖的數據片段
標籤有三種類型：汽車、行人和自行車，每個對象都標記有一個2D框。
挖掘行為預測研究的行為和場景，包括轉彎、合併、變道和交叉口
地點包括：舊金山、鳳凰城、山景城、洛杉磯、底特律和西雅圖
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AR十四：https://arxiv.org/abs/2407.08280
下載地址：https://waymo.com/open/
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