nuScenes数据集由nuTonomy和Scale创建(信贷：nuScenes）
数据是开发可靠数据的关键自动驾驶汽车. 但关键在于拥有正确的数据，而不一定是最多的数据。以及位于波士顿的自动驾驶汽车公司nuTonomy德尔福以4.5亿美元收购，认为它拥有正确的数据，可以让世界各地的研究人员开发安全的自动驾驶汽车。
nuTonomy发布了一个名为努塞内斯据nuTonomy称，这是“可供公众使用的最大的开源、多传感器自动驾驶数据集”城市景观,地图远景,阿波罗景观，及伯克利深驱仅关注基于摄像头的对象检测。
nuScenes数据集收集了波士顿和新加坡这两个城市的1000个场景，这两个城市都是nuTonomy自动驾驶汽车测试、密集交通和挑战性驾驶环境的发源地，其中包括140万个摄像头图像、40万个激光雷达扫描、130万个雷达扫描和110万个40k关键帧的对象边界框。
所有这些数据都被Scale的传感器融合注释API精心标注，该API利用AI和人类团队进行数据注释。nuScenes数据集中的所有对象都有一个语义类别，以及一个3D边界框和它们出现在其中的每个帧的属性。与二维边界框相比，这允许nuTonomy精确推断对象在空间中的位置和方向。这是名单nuScenes发布时提供的注释数量。
nuScenes数据集由两辆使用此传感器套件的nuTonomy车辆捕获(信贷：nuScenes）
nuScenes数据是由六台摄像机、一台激光雷达、五台雷达、GPS和一个惯性测量传感器组合而成。nuTonomy在波士顿和新加坡使用了两辆传感器布局相同的雷诺Zoe汽车。数据是从一个研究平台收集的，并不表明nuTonomy Aptiv产品中使用的设置。
nuTonomy说，波士顿和新加坡的驾驶路线经过精心选择，以捕捉具有挑战性的场景。”我们的目标是提供不同的地点、时间和天气条件。为了平衡班级频率分布，我们加入了更多稀有班级的场景（如自行车）。“下面是各自行驶路线的图像。nuScenes也有一个在线工具使用已捕获的示例场景。
Scale首席执行官Alexandr Wang表示：“我们很自豪能够提供注释……作为迄今为止发布的最健壮的开源多传感器自动驾驶数据集。”我们相信，这将是开发自动驾驶汽车系统的研究人员的宝贵资源，并将有助于在未来几年形成和加速其生产。”
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从2019年开始，nuScenes将组织有关目标检测和其他计算机视觉任务的挑战，以提供衡量性能的基准，并推进最新技术。nuScenes还可用于二维对象检测。使用已知的摄影机校准参数，它可以将三维对象边界框投影到任何摄影机中，因此也可以提供用于二维对象检测的框。
Scale的自动驾驶汽车客户还包括Lyft，通用汽车公司，通过其巡航业务部门，Zoox，Nuro，迄今已筹集了总计2270万美元。自2016年成立以来，该公司已为包括Lyft、Voyage、General Motors、Zoox和Bounch在内的客户标记了超过200000英里的自动驾驶数据。
根据以下文件提交：汽车,机器人报告
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