DriveIndia：捕捉印度多样化交通场景的对象检测数据集
计算机视觉与模式识别
2025-08-27 v4
摘要
我们介绍 DriveIndia——一个大规模对象检测数据集，专为捕捉印度交通环境的复杂性和不可预测性而构建。数据集包含 66,986 张高分辨率图像，按 YOLO 格式标注，涵盖 24 个交通相关目标类别，涵盖多样化条件，如 varied 天气（雾、雨）、光照变化、异构道路基础设施以及密集且混合的交通模式。数据集收集时间超过 120 小时，覆盖 3,400 多公里的城市、乡村和高速路段。DriveIndia 提供了针对真实世界自动驾驶挑战的全面基准。我们提供了基于最先进 YOLO 系列模型的基线结果，其中表现最佳的变体实现了 78.7% 的 mAP50。旨在支持面向不确定道路条件下稳健、可泛化对象检测研究，DriveIndia 将通过 TiHAN-IIT Hyderabad 数据仓库公开提供，网址为 https://tihan.iith.ac.in/TiAND.html（Terrestrial Datasets -> Camera Dataset）。
引用
@article{arxiv.2507.19912,
title = {DriveIndia: An Object Detection Dataset for Diverse Indian Traffic Scenes},
author = {Rishav Kumar and D. Santhosh Reddy and P. Rajalakshmi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.19912},
year = {2025}
}
备注
Accepted at ITSC 2025 Conference. Updated the Table 2 of Benchmark Results