《驾驶视频数据集 BDD100K：自动驾驶与图像识别技术的重要里程碑》 BDD100K，全称为Berkeley DeepDrive 100K，是一个极具影响力的驾驶视频数据集，它由10万个高质量的行车视频组成，旨在推动图像识别技术在自动驾驶领域的深入研究和发展。这一数据集不仅在规模上给人留下深刻印象，更在于其丰富的多样性和多任务设置，为研究人员提供了广泛而详尽的实验场景。 让我们深入了解BDD100K的核心特征。这个数据集的独特之处在于它的地理覆盖范围广泛，包含了来自美国各地的不同城市和乡村道路的视频。这样的设计确保了模型在训练过程中能够接触到各种复杂的地理环境，从而提高其在真实世界中的泛化能力。此外，BDD100K涵盖了多种不同的环境条件，如白天、夜晚、黄昏，以及晴天、阴天、雨天等不同天气状况，这为开发适应各种气候条件的自动驾驶算法提供了宝贵的资源。 数据集的多样性还体现在时间维度上，视频片段跨越了一年的时间，捕捉到了季节变化带来的视觉差异。这种时间上的连续性有助于模型学习到随时间变化的环境特征，进一步提升自动驾驶系统的智能水平。 BDD100K的另一个亮点是其设定的10个任务。这些任务包括了目标检测（如车辆、行人、交通标志等）、语义分割、车道线检测、昼夜分类、天气分类等关键问题。通过解决这些任务，研究人员可以全面评估算法在理解和处理驾驶场景中的各项能力。这些多任务的设置使得BDD100K成为了一个全面评估自动驾驶算法性能的平台，推动了相关领域的技术进步。 在实际应用中，BDD100K的数据被广泛用于训练深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），以实现更精准的物体检测和行为预测。同时，它也为强化学习算法提供了一个理想的测试环境，帮助系统学习如何在复杂环境中做出正确的决策。 为了方便研究，BDD100K的数据集被精心组织和标注，每个视频片段都配有详细的元数据，包括时间戳、GPS坐标、相机视角等信息。这样的标注为后续的分析和实验提供了便利，使得研究人员能够更准确地理解模型的表现和改进空间。 BDD100K数据集为自动驾驶研究带来了革命性的变化，它的出现不仅推动了图像识别技术的进步，还促进了跨学科的合作，将计算机视觉、机器学习和自动驾驶紧密联系在一起。随着更多的研究者参与到这个数据集的探索中，我们有理由相信，未来的自动驾驶技术将变得更加安全、智能，为我们的出行带来前所未有的体验。

Bdd100k数据集，涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约为8:1:1.

BDD100K数据集。BDD100K（Berkley DeepDrive 100K）是一个大规模的自动驾驶数据集，由加州大学伯克利分校的Berkley DeepDrive项目团队创建。该数据集旨在为自动驾驶研究提供大量的真实世界驾驶场景数据。 BDD100K数据集包含超过10万个视频序列，涵盖了不同地点、不同天气条件、不同场景的驾驶情况。每个视频序列都配备了高分辨率的前置摄像头记录的图像和对应的传感器数据，如GPS位置、车辆速度、车辆加速度等。这使得研究人员可以在真实世界的多样化驾驶场景中进行算法和模型的测试和评估。 BDD100K数据集主要关注场景理解和目标检测任务。它提供了包括车辆、行人、自行车、交通标志等多个类别的标注边界框。此外，数据集还提供了语义分割标注，用于对图像进行像素级别的分类。这使得研究人员可以进行更细粒度的场景理解和分析。 BDD100K数据集的规模和多样性使得它成为自动驾驶研究和算法开发的重要资源。研究人员可以利用该数据集进行目标检测、语义分割、行为预测等任务的训练和评估。一共上传的是7万张图片以及对应的标签（json格式），需要进行格式转换。图片过大传不了

BDD100K数据集，包含所有的训练集和测试集，以及darknet文件，可以直接训练

bdd100k数据集的标签转换为YOLO的格式，是本人csdn博客文章的对应代码，亲测有效。用于yolov7模型的训练，同样适用于yolov5等使用YOLO标签格式的各类深度学习模型的训练。

1. 使用YOLOv7在BDD100K数据集上的实验，包含可直接运行的代码，代码文件功能说明，代码运行说明； 2. 包含非常充分地实验结果，精确度曲线，召回率曲线，AP曲线，P-R曲线，IoU，MAP等； 3. 同时提供许多实验图片和视频，非常充分地目标检测前后对比图片，和目标检测前后地对比视频； 4. 还包括一份25页的报告书，可以直接用作课设等，其中包含嵌入对比视频，双击即可自行播放； 5. 实验结果视频包含雪天，夜间，强光等场景下的对比，也可以自己运行代码生成。

yolov5s.pt训练了5000张图片，80个epoch yolov5n.pt训练了6000张图片，120个epoch yolov5n.engine 可用于tensorrt加速

BDD100K是用于异构多​​任务学习的多样化驾驶数据集。 | | 我们构建BDD100K，这是最大的具有10万个视频和10个任务的开放式驾驶视频数据集，以评估自动驾驶图像识别算法的令人兴奋的进展。 每个视频都有40秒和高分辨率。 该数据集代表了超过1000个小时的驾驶经验以及超过1亿个帧。 这些视频随附GPU / IMU数据以获取轨迹信息。 该数据集具有地理，环境和天气多样性，对于训练不太可能因新条件而感到惊讶的模型很有用。 充满活力的户外场景和复杂的自我车辆运动使感知任务更具挑战性。 该数据集上的任务包括图像标记，车道检测，可驾驶区域分割，道路对象检测，语义分割，实例分割，多对象检测跟踪，多对象分割跟踪，领域适应和模仿学习。 此存储库包含使用的工具包和资源。 要引用论文中的数据集， @InProceedings{bdd100k, author = {Yu, Fisher

VOC格式的标注文件

FairMOT-BDD 这是FairMOT的一个分支，用于对BDD100K数据集进行MOT（多对象跟踪），也可以修改为其他自定义数据集。 你可以参考 主要贡献：修改原始代码以适应bdd100k数据集上的多类多对象跟踪训练和评估。 资料准备 首先，您需要将BDD100K数据集转换为MOT格式，例如文件夹“图像”和“带有ID的标签”。 对于培训MOT跟踪器： python bdd2mot/bdd2mot.py --img_dir '/bdd_root/bdd100k/images/track' --label_dir '/bdd_root/bdd100k/labels-20/box-track' --save_path '/save_path/data/MOT' 对于训练探测器： python bdd2mot/bdd2det.py --img_dir '/bdd_root/bdd100