TuSimple 美国高速公路道路图像数据集：6408 张 1280×720 图像 含训练 / 验证 / 测试集 适配车道线检测研究

资源背景介绍

在自动驾驶与智能交通领域，车道线检测是车辆环境感知的核心任务之一，而高质量的道路图像数据集是算法研发与性能验证的基础。但行业内普遍存在数据集场景单一（如仅覆盖城市道路）、天气条件缺失（无雨雾等复杂天气）、标注不规范等问题，导致车道线检测模型在实际高速公路场景中泛化能力不足。

1. 核心数据集模块

数据规模与划分：包含 6,408 张美国高速公路道路图像，图像分辨率为 1280×720，其中训练集 3,626 张、验证集 358 张、测试集 2,782 张，划分科学，满足模型 “训练 - 验证 - 测试” 全流程需求。

场景与天气多样性：所有图像在不同天气条件下拍摄，涵盖晴天、阴天、雨天等场景，可支撑复杂天气下车道线检测模型的鲁棒性训练，降低实际自动驾驶场景中的误检、漏检风险。

标注规范性：车道线标注严格遵循自动驾驶数据集标注标准，为算法提供精准的监督信息，便于模型学习车道线的形态、位置特征。

2. 适配任务与应用价值

下游任务支撑：可直接用于车道线检测算法的训练、验证与测试，也可用于车道线检测模型的迁移学习、数据增强策略验证等任务，为自动驾驶感知模块研发提供核心数据支持。

论文成果关联：配套论文《End-to-End Lane Marker Detection via Row-wise Classification》的核心实验基于此数据集开展，研究者可参考论文方法复现实验或进行算法改进，提升研究的学术严谨性。

资源格式与适用场景

格式：图像文件为 JPG 格式，标注文件为 JSON 格式。

适用人群：自动驾驶算法工程师（车道线检测模块开发）、计算机视觉研究者（道路场景理解课题）、高校车辆工程 / 人工智能专业师生（课程设计、科研项目）、智能交通领域技术人员（交通场景分析）。

应用场景：

算法研发：快速搭建车道线检测算法的实验环境，验证算法在高速公路场景下的性能。

学术研究：作为车道线检测领域的基准数据集，开展算法对比、改进研究，输出学术成果。

教学实践：用于自动驾驶感知课程的实验教学，帮助学生理解车道线检测的技术原理与工程应用。