1. 什么是 ApolloScape
ApolloScape 是由百度 Apollo 项目推出的 大规模开放式自动驾驶数据集，旨在为视觉感知、定位、仿真等全链路技术提供统一、丰富的标注资源。它覆盖了从 像素级语义分割、实例分割、车道线标注、稠密 3D 点云、GPS/IMU 位姿 到 仿真工具 的完整生态体系。
2. 数据规模与内容
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 图像数量 | 首批发布约 14.4 万帧 RGB 视频，计划扩展至 百万级 帧 |
| 分辨率 | 3384 × 2710（高分辨率） |
| 标注类别 | 26 类语义标签（汽车、行人、建筑、路灯等） |
| 3D 点云 | 高密度激光雷达点云，毫米级相对精度，配合厘米级相机姿态 |
| 车道线 | 细粒度车道标记（颜色、样式） |
| 传感器 | 双前向摄像头、250 线激光雷达、GPS/IMU 等多模态传感器 |
| 任务子集 | 场景解析、车道线分割、实例分割、3D 车辆检测、轨迹预测、自定位等 7 大任务 |
3. 关键特性
- 规模与复杂度：比 KITTI、Cityscapes 等传统数据集大 10‑15 倍，场景中同一帧可出现 数十至上百 移动目标。
- 多模态同步：每帧图像均配有 稠密点云、精确位姿、GPS/IMU，支持跨模态学习与传感器融合。
- 高质量标注流程：采用 3D‑2D 联合标注 + 主动学习，将单帧标注时间从约 1 小时降至 10 分钟，并通过双审机制保证标注质量。
- 开放 API 与工具链：官方提供 Dataset‑API（Python 包）以及 WorldSim / LogSim 仿真平台，便于快速下载、读取和生成合成场景。
- 挑战与基准：自 2018 年起在 CVPR、ECCV 等会议组织 ApolloScape 赛道（语义分割、实例分割、车道线等），吸引全球上百支团队参与。
4. 获取方式与重要链接
| 链接 | 说明 |
|---|---|
| 官方主页 | <https://aploscape.auto/ >（提供数据概览、下载入口、基准排行榜） |
| 数据下载页面 | <https://aploscape.auto/download >（分任务提供 tar.gz 包） |
| Dataset‑API（GitHub） | <https://github.com/ApolloScapeAuto/dataset-api >（Python 接口、示例代码） |
| 论文 PDF（原始描述） | <https://arxiv.org/pdf/1803.06184v3.pdf >（完整数据集设计与实验） |
| 赛题平台 | <https://www.kaggle.com/c/cvpr-2018-autonomous-driving >（实例分割、车道线等挑战） |
| 技术报告（中文） | <https://cloud.tencent.com/developer/article/1109580 >（中文概述与使用指南） |
5. 研究与应用场景
- 视觉感知：像素级语义分割、实例分割、车道线检测等。
- 多任务学习：联合定位 + 语义分割（DeLS‑3D）等端到端方案。
- 仿真与验证：配合 WorldSim / LogSim 生成高保真模拟场景，用于算法离线评估。
- 跨域迁移：利用丰富的天气、光照、交通密度变化，研究 domain adaptation 与鲁棒性提升。
6. 使用注意事项
- 仅限学术/研究用途：官方声明数据仅开放给学术研究者，商业使用需额外授权。
- 数据体积大：完整数据集超过 TB 级，建议使用分任务下载或云端直接读取。
- 标注一致性：不同子集的标注细粒度略有差异（如车道线标注在不同版本中略有更新），使用时请参考对应子集的标注手册。
总结
ApolloScape 通过大规模、高分辨率、多模态的标注，提供了目前自动驾驶领域最完整、最具挑战性的公开数据资源。它不仅推动了感知、定位等核心技术的突破，也为仿真、跨任务学习提供了统一的实验平台。研究者可以通过官方主页或 GitHub API 便捷获取数据，结合官方基准进行公平评估，进一步推动自动驾驶技术的创新与落地。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！