1. KITTI 数据集
简介：由德国卡尔斯鲁厄理工学院与丰田研究院联合创建，是自动驾驶领域最经典的评测基准，涵盖立体视觉、光流、3D检测等任务。包含市区、乡村和高速公路场景的真实数据，标注对象包括车辆、行人等，支持多传感器数据（摄像头、激光雷达、GPS等）。
特点：
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7481张训练图像和7518张测试图像，含3D点云数据。
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传感器配置：2个灰度/彩色摄像头、Velodyne 64线激光雷达、IMU/GPS。
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标注类型：3D边界框、遮挡等级等。
下载地址：官网
2. nuScenes 数据集
简介：由Motional团队发布，覆盖波士顿和新加坡的复杂驾驶场景，包含多传感器同步数据，支持3D检测、跟踪和预测任务469。
特点：
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1000个场景，每个20秒，含140万张图像和39万次激光雷达扫描。
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传感器：6摄像头、1激光雷达、5毫米波雷达、IMU/GPS。
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标注：23类物体的1.4M 3D边界框，含可见性、活动状态等属性。
下载地址：官网
3. Cityscapes & Foggy Cityscapes
简介：Cityscapes由奔驰推动，专注于城市道路语义分割；Foggy Cityscapes是其扩展，模拟雾天环境，提升算法鲁棒性38。
特点：
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Cityscapes：5000张精细标注图像，30个类别。
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Foggy Cityscapes：三种雾浓度（β=0.005/0.01/0.02），保留原标注。
下载地址： -
Cityscapes：官网
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Foggy Cityscapes：Foggy Cityscapes Dataset | Papers With Code
4. Argoverse 数据集
简介：由Argo AI开发，包含3D跟踪、运动预测和立体深度子集，支持复杂城市环境研究5610。
特点：
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Argoverse 1：113个场景，15类物体，含高清地图和轨迹标注。
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Argoverse 2：扩展至30类物体，新增地图变化数据集。
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传感器：7摄像头、2激光雷达，支持多任务（如运动预测）。
下载地址： -
Argoverse 1：官网
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Argoverse 2：官网
5. Waymo Open Dataset
简介：由Waymo LLC发布，规模庞大，支持感知与运动预测任务，覆盖旧金山等多地复杂场景6。
特点：
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包含1200万3D标注框，支持3D检测、全景分割等。
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传感器：5摄像头、5激光雷达（含中短距雷达）。
下载地址：官网
6. BDD100K 数据集
简介：伯克利大学发布的多样化驾驶数据集，涵盖不同天气、时间场景，支持检测、分割和轨迹预测6。
特点：
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10万段视频，10万张关键帧图像，标注包括可行驶区域、车道线等。
下载地址：官网6。
7. ApolloScape 数据集
简介：百度研究院发布，专注于中国复杂交通场景，含稠密点云和像素级语义标注6。
特点：
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14.3万张图像，26类物体，分Easy/Moderate/Hard子集。
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传感器：6摄像头、2高精度激光雷达。
下载地址：官网
8. Lyft Level 5 数据集
简介：Lyft发布的L5级自动驾驶数据集，涵盖感知与预测任务，含大量3D标注。
特点：
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46,000张图像，130万3D标注框，含多线激光雷达和360°摄像头数据。
下载地址：官网
9. H3D 数据集
简介：本田研究所发布，聚焦拥挤交通场景的3D检测与跟踪，含高密度点云。
特点：
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160个场景，27,721帧，110万标注实例。
下载地址：官网
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