第2章 BEV感知算法的數據集

在研究任何算法時，技術的深度和廣度固然重要，但更為核心的是構建一個合理且高質量的數據集。這是因為數據集的質量直接決定了訓練出的算法模型的表現效果及其適用的具體場景。更為重要的是，數據集本身便為算法的效果評價設定了明確的標桿。這一點在自動駕駛感知算法的研究中體現得尤為明顯。

為了實現汽車對周圍環境的精準、實時感知，科研人員已經探索并開發出了眾多的感知算法。然而，如何客觀地評價這些算法的性能？如何確切地知道每一次的優化和改進是否真正提升了算法的效果？這時候，數據集就扮演了至關重要的角色。數據集不僅為算法提供了“試煉場”，還是衡量算法進步與否的“尺子”。

像KITTI、nuScenes這樣的數據集，憑借其龐大的數據規模、多樣化的場景以及詳盡的標注信息，已經成為自動駕駛領域研究的寶貴資源。它們不僅為自動駕駛技術的深入研發提供了堅實的數據支撐，還為自動駕駛技術的實際應用和推廣打下了堅實的基礎。正是因為有了這些數據集，我們才能更為準確地評估和優化自動駕駛感知算法，從而推動整個行業的持續進步。