自动驾驶目标检测数据集有哪些

目前常用的自动驾驶目标检测数据集包括：

1. KITTI 数据集：由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究所联合发布，包含真实道路场景中的图像和点云数据，用于车辆、行人、自行车等目标的检测和跟踪。

2. Cityscapes 数据集：由德国斯图加特大学发布，包含城市街道场景的高分辨率图像数据，用于车辆、行人、自行车等目标的检测和分割。

3. COCO 数据集：由微软发布，包含各种场景的图像和目标的标注信息，用于目标检测、分割、关键点检测等任务。

4. BDD100K 数据集：由加州大学伯克利分校发布，包含各种天气和光照条件下的城市场景图像和标注信息，用于车辆、行人、自行车等目标的检测。

5. ApolloScape 数据集：由百度自动驾驶实验室发布，包含各种城市场景的图像、点云、语义分割等数据，用于自动驾驶的感知和决策。

6. Waymo 数据集：由谷歌旗下的 Waymo 公司发布，包含真实道路场景中的图像、点云和标注信息，用于自动驾驶的感知和决策。