자율주행 오픈소스 데이터셋 TOP 5 소개

자율주행은 로봇에서 자율주행 트럭에 이르기까지 많은 사람의 생명을 구할 수 있는 잠재력을 가진 기술이며 이 기술을 연구하고 발전시키는 데 있어 데이터는 중요한 요소 중 하나이다. 특히 오픈 소스 랜드마크 데이터셋 및 자율주행용 데이터셋은 자율주행의 연구에 필요한 데이터에 대한 접근을 용이하게 하기에 자율주행 기술의 발전에 상당히 기여한다고 할 수 있다. 그래서 이번 글에서는 대표적인 5개의 오픈소스 자율주행 데이터셋을 소개한다. 상세 내용은 링크글을 참고하시길 바랍니다~ 1. BDD100K (UC버클리 대학이 공개한 자율주행용 거대 데이터셋) BDD100K 데이터셋은 UC버클리 대학이 2018년에 공개한 자율주행 데이터셋으로, 이 데이터셋은 자율주행 기술의 발전에 사용할 수 있는 10만 개의 비디오로 구성되어있으며, 자율주행을 위한 컴퓨터 비전 및 기계 학습의 최첨단 기술을 조사하는 UC 버클리 대학의 DeepDrive 프로젝트의 일부이다. 2. Google Landmarks Dataset v2 (구글에서 공개한 대규모 랜드마크 데이터셋) Google Landmarks Dataset v2 데이터셋은 구글이 2019년에 공개한 랜드마크 인식 데이터셋으로 이 데이터 셋은 20만개 이상의 랜드마크와 그 랜드마크들이 담겨있는 500만개 이상의 이미지를 가지고 있으며, 이는 2018년에 구글이 공개하였던 Google-Landmarks 데이터셋에 비해 두 배의 이미지와 일곱 배의 랜드마크가 포함된 것이다. 3. Mapillary Street-Level Sequences (장소인식 분야의 평생학습을 위한 데이터셋) Mapillary Street-Level Sequences(약어: MSLS)는 도심지와 교외의 장소 인식 분야에서의 평생학습(AI가 새로운 데이터를 학습할 시 기존에 습득한 정보를 잊는 문제를 해결하고, 이전에 배운 지식과 새로운 지식을 모두 섭렵해 유연하게 다루는 기술)을 위한 2020년에 공개된 데이터셋이다. 4. nuScenes (다양한 형태의 데이터를 가지는 자율주행용 데이터셋) Motional(이전의 nuTonomy) 팀이 개발했고 2019년에 공개된 자율 주행을 위한 대규모 공개 데이터셋이다. 이 데이터셋을 위해 교통량이 많고 운전 상황이 까다로운 것으로 유명한 두 도시 보스턴과 싱가포르에서 1000개의 운전 장면을 수집했다. 5. Waymo Open Dataset (웨이모에서 공개한 자율주행용 데이터셋) 알파벳의 자회사인 웨이모가 2019년에 공개한 자율주행 연구 데이터셋인 웨이모 오픈 데이터세트는 비상업적 용도로 자율주행 관련 데이터를 활용하고자 하는 연구자들에게 무료로 제공된다. 웨이모에서 공개한 데이터셋은 다양한 도로와 주행 환경에서 다양한 센서 데이터로 수집한 데이터 세트로 구성되어 있다.

[기획] 자율주행 오픈소스 데이터셋 TOP 5 소개 - 공개SW 포털

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2022년 12월 28일 오전 4:20

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