发布机构：加州大学伯克利分校 AI 实验室
包含数量：10 万个高清视频序列，10 万张图片
数据格式：标签：.json；图片：.png
图片尺寸：1280*720
数据大小：1.8 TB
数据集中的视频是从美国各地收集的，涵盖不同时间、不同天气条件（包括晴天、阴天和雨天，以及白天和晚上的不同时间）和驾驶场景。
收集数据集的地理位置分布在纽约、伯克利、旧金山等地
数据集中，道路目标检测是为公共汽车、交通灯、交通标志、人、自行车、卡车、摩托车、汽车、火车和乘车人等 100000 张图片上标注 2D 边界框；
实例分割被用于探索具有像素级和丰富实例级注释，相关图像超过 10000 张；引擎区域是从 10 万张图片中学习复杂的可驾驶决策；
车道标记是在 10 万张行车指南图片上的多种车道标注。
车道标记类图片中，标注了实线、虚线、双线、单线等
该数据集由相关论文有《BDD100K: A Diverse Driving Video Database with Scalable Annotation Tooling》，该项目由伯克利 DeepDrive 产业联盟组织和赞助，该联盟研究计算机视觉和机器学习在汽车应用上的最新技术。
资料来源：
https://bair.berkeley.edu/blog/2018/05/30/bdd/
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1805.04687.pdf