据雷锋网了解，这些视频是从美国各地收集的，因此这一数据库涵盖了不同的天气条件，包括晴天、阴天和雨天，以及白天和晚上的不同时间。
除了道上的自动驾驶汽车数据，BDD100K还收录了道和人行横道上的行人数据。视频中有超过8.5万行人数据，可以为相关研究者提供强大的支持。
这个开源数据库由伯克利DeepDrive财团(Berkeley DeepDrive Industry Consortium)赞助，该财团专注于计算机视觉和机器学习方面的尖端科技。伯克利表示：BDD100K是目前世界上最大规模的自动驾驶数据库。
今年3月，百度发布了一个大型数据库。但是，伯克利近日发布的数据库是百度的800倍，比Mapillary数据库大4800倍，比KITTI数据库大8000倍。因此，BDD100K数据库对于自动驾驶科技开发者来说，可谓是一个巨大。
道目标检测(Road Object Detection)：道目标检测要求算法找出测试图像上的所有目标对象；
可驾驶区域预测(Drivable Area Segmentation)：道目标检测要求算法找出测试图像上的所有目标对象；
语义分割域适应(Domain Adaptation of Semantic Segmentation)：语义分割域适应的测试数据是从中国收集的，因此系统必须使在美国数据中训练的模型在中国的拥挤街道上仍然能够运行。
当今，自动驾驶已经成了发展最快的科技领域之一。从小型的大学研究团队到诸如Google和Uber这样的大型公司，自动驾驶玩家们争先恐后，都想抢得自动驾驶的头筹。不过，自动驾驶的发展道并不平坦。比如最近，Uber就出现了命案。
因此，伯克利这个数据库的出现无疑让研究者和科学家有了更广泛多样的数据参考，让他们能够更加轻松地面对挑战。伯克利研究院表示将来还会扩展数据库，从单目视频，变成全景和立体视频，同时收录更多激光雷达和雷达传感器数据。
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