在正在火热进行的 CVPR 2019 现场，一直对技术都较为保密的 Waymo 宣布开源全新的自动驾驶数据集。该数据集包含 3000 段驾驶记录、60 万帧、大约 2500 万 3D 边界框、2200 万 2D 边界框，以及多样化的自动驾驶场景。
目前，自动驾驶领域已经出现很多数据集，例如 KITTI、Oxford、Cityscape、nuScenes、BDD100K 等。
但在自动驾驶创业公司代表 Waymo 看来，到了 2019 年，KITTI 这样的数据集已经太小了，在使用过程中需要大量的时间做数据增强、防止过拟合，算法结果也不能很好地泛化到更大数据集上。
因此，在 CVPR 2019 现场，Waymo 首席科学家 Drago Anguelov 发布了包含完整传感器信息的全新标注数据集 Waymo Open Dataset，它与 KITTI、NuScenes 等数据集的对比数据如下，在传感器配置、数据集大小上都有很大的提升。
如上图所示，Waymo 数据集的传感器包含 5 个激光雷达、5 个摄像头，激光雷达和摄像头的同步效果也更好。
更重要的是，Waymo 数据集包含 3000 段驾驶记录，时长共 16.7 小时，平均每段长度约为 20 秒。整个数据集一共包含 60 万帧，共有大约 2500 万 3D 边界框、2200 万 2D 边界框。
此外，在数据集多样性上，Waymo Open Dataset 也有很大的提升，该数据集涵盖不同的天气条件，白天、夜晚不同的时间段，市中心、郊区不同地点，行人、自行车等不同道路对象，等等。
Drago Anguelov 介绍说，Waymo 将在 7 月份发布 1K 数据集，且将在近期公布数据集基准并组织竞赛。
除了发布数据集，此次演讲也透露了 Waymo 的传感器配置，如下图所示，包括视觉系统、激光雷达系统和雷达系统。
目前，Waymo Open Dataset 尚未公开，但官网已经开始注册，感兴趣的读者可从以下链接注册邮箱。只要数据开放，注册用户就能收到通知。
https://waymo.com/open/
