加州伯克利大学（UC Berkeley）的DeepDrive自动驾驶汽车实验室上周开源了迄今全球最大的自动驾驶汽车视频数据集BDD100K，BDD100K让坊间其它的自动驾驶汽车数据集相形失色，例如百度才在今年3月发布了号称是全球最大自动驾驶汽车数据集的ApolloScape，然而，BDD100K的数据量却是ApolloScape的800倍。
BDD100K内置10万个自动驾驶汽车视频，每个视频的长度约为40秒，画面更新率为30fps，画质是720p，另有1.2亿张的图片，且拥有在多个城市、不同的天候、不同的时间与不同场景的数据。
这类的数据集通常是用来教导自动驾驶汽车系统如何应对不同的驾驶环境与情况，包括如何侦测路面、路上的对象或是潜在危险等。市场上类似的数据集还包括了KITTI、Cityscapes、Mapillary与ApolloScape等，但数据量与BDD100K相比无疑是小巫见大巫。
该实验室表示，自动驾驶汽车数据集拥有4大属性，包含大规模、多样性、路上所能捕捉的对象，以及时间信息等，其中，多样性在测试感知算法的稳定性上特别重要，而BDD100K即是目前市场上最多样化的自驾视频开放数据集。
除了用来作为自动驾驶汽车系统的训练外，具备庞大数据量的BDD100K还可作为特定领域的研究基础，例如把焦点摆放在如何侦测与闪避路上的行人，或是用来测试车道标线的预测算法。