原文来自：https://uwaterloo.ca/waterloo-intelligent-systems-engineering-lab/projects/precise-synthetic-image-and-lidar-presil-dataset-autonomous

我们介绍了用于自动驾驶汽车感知的精确合成图像和 LiDAR (PreSIL) 数据集。侠盗猎车手 V (GTA V) 是一款商业视频游戏，拥有具有逼真图形的大型详细世界，提供了多样化的数据收集环境。使用 GTA V 为自动驾驶创建合成数据的现有工作尚未发布其数据集，并且依赖于游戏中的光线投射功能，该功能将人表示为圆柱体，并且无法捕捉超过 30 米的车辆。我们的工作在 GTA V 中创建了一个精确的 LiDAR 模拟器，无论类型或位置如何，它都会与所有实体的详细模型发生碰撞。 PreSIL 数据集由 50,000 多个实例组成，包括具有全分辨率深度信息的高清图像、语义分割（图像）、逐点分割（点云）、地面点标签（点云）以及所有车辆和车辆的详细注释。人们。使用我们的框架收集额外数据是完全自动的，不需要任何类型的人工注释。当使用我们的数据对最先进的 3D 对象检测网络进行预训练时，我们通过在 KITTI 3D 对象检测基准挑战中显示高达 5% 的平均精度提高来证明我们的数据集的有效性。我们的数据集将在发布后公开提供。

Paper

全文可在 arXiv.org 上访问。 请关注：https://arxiv.org/abs/1905.00160

Dataset Download

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Dataset Creation

All data generation code can be accessed on github at this link.

Scripts for generating ground planes, splits, and visualizations can be found at this link.

Data Sample

A sample image and point cloud collected using the PreSIL data collection method.

Linearized Depth Map (Grey and Colour)

Object Instance Segmentation

Stencil Buffer

This project is a collaboration with WAVE Lab.

Project members: 

Braden Hurl

Krzysztof Czarnecki

Steven Waslander

Last updated: June 10, 2020