主要观点总结
本文介绍了六个关于自动驾驶车辆数据集的文章，包括TUMTraf V2X Cooperative Perception Dataset、MCD:Diverse Large-Scale Multi-Campus Dataset for Robot Perception、MULAN: A Multi Layer Annotated Dataset for Controllable Text-to-Image Generation、HoloVIC: Large-scale Dataset and Benchmark for Multi-Sensor Holographic Intersection and Vehicle-Infrastructure Cooperative、DL3DV-10K: A Large-Scale Scene Dataset for Deep Learning-based 3D Vision和MSU-4S - The Michigan State University Four Seasons Dataset。这些数据集在自动驾驶车辆的研发中发挥了关键作用，并提供了不同的技术挑战和解决方案。
关键观点总结
关键观点1: TUMTraf V2X数据集
提供了协作感知数据集，用于提高自动驾驶车辆的能力和道路安全。包含标记的点云和图像，涵盖多种驾驶操作场景，并验证了多模态融合模型的性能。
关键观点2: MCD数据集
是一个大型多校园数据集，具有广泛的传感模式和精确地面真相。包含多种挑战环境，为机器人感知研究提供了新的挑战。
关键观点3: MuLAn数据集
用于可控文本到图像生成的多层注释数据集。包括RGBA分解的实例注释和图像分解技术，为文本到图像生成提供了新的途径。
关键观点4: HoloVIC数据集
大规模多传感器全息车基础设施协同数据集。构建全息交叉口并收集同步数据，提供3D边界框标注，促进车辆基础设施合作研究。
关键观点5: DL3DV-10K数据集
基于深度学习的大规模场景数据集。涵盖合成和现实世界场景，为基于深度学习的3D分析提供基准测试和探索机会。
关键观点6: MSU-4S数据集
包含不同驾驶条件和天气条件的自动驾驶汽车数据集。包括二维和三维帧，用于相机、激光雷达和雷达数据等。提供多种场景并包含域漂移效应分析。
文章预览
作者 | NNU三维世界 编辑 | NNU三维世界 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 01 题目 ：TUMTraf V2X Cooperative Perception Dataset 数据集链接 ：https://tum-traffic-dataset.github.io/tumtraf-v2x 协作感知为提高自动驾驶车辆的能力和改善道路安全提供了几个优点。除了车载传感器外，使用路边传感器可以提高可靠性并扩展传感器范围。外部传感器为自动驾驶车辆提供更高的态势感知能力，并防止堵塞。提出了多模态融合模型CoopDet3D和感知数据集TUMTtraffic- V2X，用于合作3D目标检测和跟踪任务。数据集包含2000个标记点云和5000个标记图像，这些图像来自5个路边传感器和4个车载传感器。它包括30k个带有轨道ID和精确GPS和IMU数据的3D盒子。我们标记了9个类别，并涵盖了具有挑战性的驾驶操作的遮挡场景，如
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