BDD Dataset est un ensemble de données vidéo contenant 100 000 séquences vidéo haute définition d'une durée totale de plus de 1 100 heures, couvrant différentes périodes, conditions météorologiques et scénarios de conduite. Les séquences vidéo incluent également des emplacements GPS, des données IMU et des horodatages.

Parmi eux, la détection d'objets routiers consiste à annoter des cadres de délimitation 2D sur 100 000 images de bus, de feux de circulation, de panneaux de signalisation, de personnes, de vélos, de camions, de motos, de voitures, de trains et de passagers ; la segmentation d'instance est utilisée pour explorer plus de 10 000 images avec des annotations au niveau des pixels et au niveau des instances riches ; la zone moteur doit apprendre des décisions de conduite complexes à partir de 100 000 images ; Le marquage au sol est une variété d'annotations de voie sur 100 000 images de guide de conduite.

Cet ensemble de données a été publié par l'Université de Californie à Berkeley en 2018, et l'article associé est « BDD100K : une base de données vidéo de conduite diversifiée avec des outils d'annotation évolutifs ».