一年前，Scale和NuTonomy发布了自动驾驶数据集NuScenes，并声称该数据集在规模和准确性方面超过了KITTI、百度Apollo Scape、Udacity自动驾驶汽车数据等数据集。从那时起，行业中出现了各种新的、更加多样化的数据集，如Waymo开放数据集、福特自动驾驶汽车数据集和Lyft自动驾驶车辆数据集。据外媒报道，Momental最近发布了NuScenes数据集的扩展版本。
NuScenes等数据集可用于提高自动驾驶汽车在各种环境中的鲁棒性。美国研究机构兰德公司估计，自动驾驶汽车需要行驶110亿英里才能获得可靠的安全数据。然而，由于现实世界中的一些困难降低了测试速度，模拟驾驶里程是最好的选择。NuScenes的扩展包括NuScenes-lidarseg，它改进了1000个新加坡和波士顿场景的语义分割，使其成为最大的开放式激光雷达分割数据集之一。根据Motional的数据，NuScenes激光雷达增加了14亿个注释的激光雷达点，与原始边界框相比，提供了更详细的车辆环境图像，使研究人员能够研究激光雷达点云分割和前景提取。扩展后的数据集还包括一个新的数据集NuImages，其中包括近100000张带注释的2D图像，以代表一系列具有挑战性和“教育性”的驾驶条件。Motional表示，NuImages是根据用户需求创建的，旨在帮助自动驾驶汽车在不可预测的情况下安全驾驶。NuScene lidarseg和NuImages都基于现有的NuScenes数据集，该数据集包含数百个场景，包括相机、激光雷达、雷达、GPS和惯性测量传感器捕获的100多万张图像。Motional表示，自2019年3月发布以来，已有8000多名研究人员使用NuScenes，10多个新数据集已公开，250多篇科学论文引用了他们的数据。
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