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文章目录
- 1. 背景介绍
- 2. OpenLane数据集详细描述
- 2.1 数据集特点
- 2.2 坐标系定义
- 3. 使用方法
- 4. 结论
1. 背景介绍
自动驾驶技术的发展日新月异，而3D车道感知是其核心之一。本文将深入介绍OpenLane数据集——迄今为止规模最大、最接近真实世界的3D车道数据集。我们将一起探索其背景、详细内容、坐标系定义以及如何有效利用这一宝贵资源，以推动自动驾驶技术的研究与发展。
自动驾驶技术正逐渐从梦想走向现实，而精确的车道识别是实现安全自动驾驶的关键。传统的2D车道数据集虽然在学术界和工业界得到了广泛应用，但它们往往无法满足3D车道感知的需求。为了填补这一空白，OpenLane数据集应运而生，为研究者提供了一个全新的平台。
参考paper：PersFormer: 3D Lane Detection via Perspective Transformer and the OpenLane Benchmark
2. OpenLane数据集详细描述
OpenLane数据集以其真实性和规模著称。它收集了来自公共感知数据集的宝贵内容，涵盖了1000个路段的车道和最近路径对象（CIPO）注释。总体上，OpenLane包含了200K帧图像和超过880K条精心标注的车道信息。
2.1 数据集特点
- 真实世界场景：所有数据均来源于真实世界的驾驶场景，包括城市道路、高速公路等多样环境。
- 大规模覆盖：数据集规模空前，为研究者提供了丰富的样本进行模型训练和测试。
- 高精度标注：每一条车道都经过了细致的人工标注，确保了数据的准确性和可靠性。
- 多维度信息：除了车道线，还提供了CIPO等关键信息，为3D感知提供了更多维度的数据支持。
2.2 坐标系定义
OpenLane数据集采用相机坐标系（Camera Coordinate System）来定义车道的位置。所有标注均以精确的坐标点和相应的属性信息呈现，便于研究者进行空间分析和算法开发。坐标系参考：Three camera coord sys in eval code
详细解释如下：
Waymo（OpenLane）的相机坐标系定义为：X轴向前，Y轴向左，Z轴向上。
这与广泛使用的常规（标准）相机坐标系不同，在常规坐标系中：X轴向右，Y轴向下，Z轴向前。
3. 使用方法
OpenLane数据集的使用方法灵活多样，适用于不同类型的研究和应用开发：
- 数据预处理：根据研究需求对原始数据进行清洗和格式化，以适配特定的算法框架。
- 模型训练：使用标注的车道数据训练深度学习模型，进行车道检测和预测。
- 算法测试：在数据集上测试车道感知算法的性能，评估算法的准确性和鲁棒性。
- 可视化分析：利用数据可视化工具展示车道线和CIPO的分布，加深对场景的理解。
数据集下载参考：Download
数据集目录组织格式如下：
├── images
| ├── training
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.jpg
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.jpg
| | | └── ...
| | └── ...
| └── validation
| ├── segment-xxx
| | ├── xxx.jpg
| | └── ...
| ├── segment-xxx
| | ├── xxx.jpg
| | └── ...
| └── ...
├── cipo
| ├── training
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.jpg.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.jpg.json
| | | └── ...
| | └── ...
| └── validation
| ├── segment-xxx
| | ├── xxx.jpg.json
| | └── ...
| ├── segment-xxx
| | ├── xxx.jpg.json
| | └── ...
| └── ...
├── lane3d_300
| ├── training
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── validation
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| └── test
| ├── curve_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── extreme_weather_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── intersection_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── merge_split_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── night_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── up_down_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── curve.txt
| ├── extreme_weather.txt
| ├── intersection.txt
| ├── merge_split.txt
| ├── night.txt
| └── up_down.txt
├── lane3d_1000
| ├── training
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── validation
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| └── test
| ├── curve_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── extreme_weather_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── intersection_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── merge_split_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── night_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── up_down_case
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | ├── segment-xxx
| | | ├── xxx.json
| | | └── ...
| | └── ...
| ├── 1000_curve.txt
| ├── 1000_extreme_weather.txt
| ├── 1000_intersection.txt
| ├── 1000_merge_split.txt
| ├── 1000_night.txt
| └── 1000_up_down.txt
└── scene└── SCENE└── scene.json
通用规则说明：我们使用XXX来泛指图像、CIPO（最近路径对象）、lane3d_300和lane3d_1000。我们在XXX/training/和XXX/validation/下提供训练/验证数据集分割，这与Waymo原始的训练/验证分割保持一致。XXX/training/segment-xxx表示后续文件属于一个完整路段。
文件夹结构详解：
- images/: 此文件夹包含Waymo开放数据集中的所有前视原始图像文件。我们从原始的tfrecord格式中提取了它们。总共包含1000个路段，其中798个用于训练，202个用于验证。
- cipo/: 此文件夹包含所有CIPO注释。有关真实值JSON文件的详细信息，请参考CIPO注释文档。
- lane3d_1000/: 此文件夹包含所有2D/3D车道注释。除了训练/验证分割外，我们在lane3d_1000/test/下提供了几种场景案例。每个案例包含从验证集中选取的特定主题的路段。我们在lane3d_1000/test/1000_XXX.txt中提供了相应的图像名称。有关真实值JSON文件的详细信息，请参考车道注释文档。
- lane3d_300/: 此文件夹从lane3d_1000/中包含了一个小型数据集。我们为那些计算资源有限的用户提供此数据集。总共包含300个序列，其中240个用于训练，60个用于验证。
- scene/: 此文件夹包含所有场景注释。它只有一个JSON文件。有关JSON文件的详细信息，请参考CIPO注释文档。
更好的理解：
- 图像文件夹：存放了Waymo开放数据集中的1000个路段的前视图原始图像，分为798个训练路段和202个验证路段。
- CIPO注释：提供了CIPO（最近路径对象）的详细注释信息，具体细节见CIPO注释文档。
- 3D车道1000：提供了2D和3D车道的详细注释，包括训练/验证分割和特定场景测试案例，场景案例的细节和图像名称列表见对应文本文件。
- 3D车道300：为计算资源受限用户提供的小型数据集，包含240个训练序列和60个验证序列。
- 场景注释：包含场景的总体注释，详情见单一的JSON文件。
4. 结论
OpenLane数据集的发布，为自动驾驶领域的研究者提供了一个前所未有的研究资源。它不仅推动了3D车道感知技术的发展，也为整个自动驾驶技术的进步贡献了重要力量。我们期待研究社区能够利用这一数据集，开发出更加智能和安全的自动驾驶系统。
