目前数据专门用于无人驾驶，比较有名的有KITTI和Cityscapes。数据 set的选择是物体识别和检测中最重要的因素之一，使用ImageNet 数据 set进行神经网络训练，可以大大提高图像识别的准确率，环境感知数据图书馆从何而来？ImageNet是最著名的图像识别数据 sets，这个数据 set包含了22000多种物体和1000多万张图片。
Step 1，数据在准备之前，kitti的数据是由fasterrcnn训练的，所以对原数据 set进行了修改。目前的标签格式如下:第一位是图片索引，后面是整张图片的框数。如果没有这样的类别，写0。
本文介绍了一种基于激光雷达数据的激光网络自动驾驶仪三维目标探测方法。高效的处理结果来自于在传感器的自然距离视图中处理lidar 数据。在激光雷达的视野范围内作业有很多挑战，不仅包括遮挡和尺度变化，还包括如何基于传感器如何捕捉来提供全程信息数据。LaserNet通过以下步骤实现三维检测:上图为深度聚合网络架构。
上图为特征提取模块(左)和特征聚合模块(右)。虚线表示特征图被卷积。上图是自适应NMS。在两辆车并排放置的情况下，左边的虚线描述了一组可能的预测。为了确定边界框是否封装了一个独特的对象，预测方差(如中间所示)用于估计最坏情况下的重叠(如右图所示)。在这个例子中，由于实际重叠小于估计的最坏情况重叠，这两个边界框将被保留。
3、物体识别和检测的研究思路物体识别与检测的研究思路物体识别与检测是计算机视觉中的一个重要领域。该领域的研究目的是通过计算机算法实现对现实世界中物体的精确识别和定位。该技术可广泛应用于自动驾驶、安防监控、智能家居等领域。下面将从数据 set、算法设计、应用场景三个角度来论述这项技术研究的思路。数据 set的选择是物体识别和检测中最重要的因素之一。一个好的数据藏品应该具有规模大、多样、真实的特点。
ImageNet是最著名的图像识别数据 sets。这个数据 set包含了22000多种物体和1000多万张图片。使用ImageNet 数据 set进行神经网络训练，可以大大提高图像识别的准确率。在物体检测中，我们可以使用COCO和PASCALVOC出版的数据 set。在这些数据套中，每张图片都有一个对应的标签框，可以清楚的标明图片中物体的位置。
自从4、如何利用自己的 数据进行fastrcnn的训练
Caffe第一次问世以来，我一直在使用它。大概前后用过RCNN和FastRCNN，在等Fasterrcnn的代码发布！回答你的问题，目前我已经基于Fastrcnn实现了加州理工行人检测数据 Library和kitti 数据 Library的车辆和行人检测，整体效果非常好，大大提高了训练速度和检测速度。
5、环境感知 数据库由来?对环境的完整感知和正确理解是智能网联汽车所有功能实现的基础。为了开发和测试智能网联汽车的环境理解算法，一些高校和科研机构分享了珍贵的环境感知数据 library，用于智能网联汽车在各个领域的研究和产业应用，目前数据专门用于无人驾驶，比较有名的有KITTI和Cityscapes。
