车道线数据集详细介绍及使用方法汇总
本文详细介绍了多个车道线数据集，包括CULane Datasets、Tusimple、LLAMAS和ApolloScape，并提供了这些数据集的使用方法和注意事项。
数据集介绍
1. CULane Datasets
CULane数据集是一个大规模的具有挑战性的数据集，用于行车道检测的学术研究。它由安装在六辆由北京不同驾驶员驾驶的不同车辆上的摄像机收集，收集了超过55小时的视频，并提取了133,235帧。数据集分为88,880张作为训练集，9,675张作为验证集，34,680张做测试集。数据集包含城市、农村高速等场景，每张图片用最多4条线进行标注，对向车道不标，对遮挡部分也标出来。
2. Tusimple
Tusimple数据集包含3626个视频剪辑，每个视频剪辑为1秒拍摄的图片，共计20张。数据集大小为3626张训练图像和2782张测试图像，每张图都提供了该图前19帧图像（不过这19帧是未标注的）。标注过程是将图片的下半部分如70%*height等分成N份，然后取车道线（如论虚实）与该标注线交叉的点。
3. LLAMAS
LLAMAS数据集是无监督标记车道标记，用的相对较少。
4. ApolloScape
ApolloScape是百度2018年公开（CVPR2018 workshops）的数据集，包含多种道路目标的语义标签（车辆、车道等等），同时也有3D点云信息。
使用方法
1. CULane Datasets
- 下载地址：请参考原文获取下载链接。
- 使用注意事项：如果使用百度云，请确保driver_23_30frame_part1.tar.gz和driver_23_30frame_part2.tar.gz中的图像解压缩后位于一个文件夹“driver_23_30frame”中，而不是两个单独的文件夹中。
2. Tusimple
- 下载地址：请参考原文获取下载链接。
- 标注文件：标注json文件中每一行包括三个字段：raw_file（每个数据段的第20帧图像的路径）、lanes和h_samples（数据具体的标注内容）。
3. LLAMAS
- 下载地址：请参考原文获取下载链接。
4. ApolloScape
- 下载地址：请参考原文获取下载链接。
数据集遍历脚本工具
本文还提供了数据集遍历脚本工具，供参考使用。
总结
本文详细介绍了CULane Datasets、Tusimple、LLAMAS和ApolloScape四个车道线数据集，并提供了详细的使用方法和注意事项。希望本文能帮助读者更好地理解和使用这些数据集。