目前，自動駕駛領域已經出現很多數據集，例如 KITTI、Oxford、Cityscape、nuScenes、BDD100K 等。
但在自動駕駛創業公司代表 Waymo 看來，到了 2019 年，KITTI 這樣的數據集已經太小了，在使用過程中需要大量的時間做數據增強、防止過擬合，算法結果也不能很好地泛化到更大數據集上。
因此，在 CVPR 2019 現場，Waymo 首席科學家 Drago Anguelov 發布了包含完整傳感器信息的全新標注數據集 Waymo Open Dataset，它與 KITTI、NuScenes 等數據集的對比數據如下，在傳感器配置、數據集大小上都有很大的提升。
Waymo 數據集的傳感器包含 5 個激光雷達、5 個攝像頭，激光雷達和攝像頭的同步效果也更好。
更重要的是，Waymo 數據集包含 3000 段駕駛記錄，時長共 16.7 小時，平均每段長度約為 20 秒。整個數據集一共包含 60 萬幀，共有大約 2500 萬 3D 邊界框、2200 萬 2D 邊界框。
此外，在數據集多樣性上，Waymo Open Dataset 也有很大的提升，該數據集涵蓋不同的天氣條件，白天、夜晚不同的時間段，市中心、郊區不同地點，行人、自行車等不同道路對象，等等。
Drago Anguelov 介紹說，Waymo 將在 7 月份發布 1K 數據集，且將在近期公布數據集基準并組織競賽。
除了發布數據集，此次演講也透露了 Waymo 的傳感器配置，如下圖所示，包括視覺系統、激光雷達系統和雷達系統。
目前，Waymo Open Dataset 尚未公開，但官網已經開始注冊，感興趣的讀者可從以下鏈接注冊郵箱。只要數據開放，注冊用戶就能收到通知。
