BDD Dataset ist ein Videodatensatz, der 100.000 hochauflösende Videosequenzen mit einer Gesamtlänge von mehr als 1.100 Stunden enthält und unterschiedliche Uhrzeiten, Wetterbedingungen und Fahrszenarien abdeckt. Die Videosequenzen enthalten außerdem GPS-Standorte, IMU-Daten und Zeitstempel.

Unter anderem besteht die Straßenobjekterkennung darin, 2D-Begrenzungsrahmen auf 100.000 Bildern von Bussen, Ampeln, Verkehrsschildern, Menschen, Fahrrädern, Lastwagen, Motorrädern, Autos, Zügen und Passagieren zu kommentieren. Mithilfe der Instanzsegmentierung werden mehr als 10.000 Bilder mit Anmerkungen auf Pixel- und umfangreicher Instanzebene untersucht. der Motorbereich besteht darin, aus 100.000 Bildern komplexe fahrbare Entscheidungen zu erlernen; Fahrbahnmarkierungen sind vielfältige Fahrbahnmarkierungen auf 100.000 Fahrbahnleitbildern.

Dieser Datensatz wurde 2018 von der University of California, Berkeley, veröffentlicht und das zugehörige Dokument trägt den Titel „BDD100K: A Diverse Driving Video Database with Scalable Annotation Tooling“.