自动驾驶常用开源数据集大全：完整大小、OpenDataLab最全仓库及中国大陆高速下载方法

自动驾驶常用开源数据集大全：完整大小、OpenDataLab最全仓库及中国大陆高速下载方法

更新时间：2026年7月
适用方向：自动驾驶感知、3D目标检测、BEV感知、语义分割、多传感器融合、目标跟踪、轨迹预测、运动规划、端到端自动驾驶

一、前言

自动驾驶算法的训练、评测和论文复现高度依赖公开数据集。目前在学术论文、开源社区以及 OpenPCDet、MMDetection3D、MMSegmentation、Detectron2 等框架中，使用频率较高的数据集主要包括：

• KITTI；
• SemanticKITTI；
• Cityscapes；
• BDD100K；
• nuScenes；
• Waymo Open Dataset；
• Argoverse 2；
• nuPlan；
• KITTI-360；
• ONCE；
• PandaSet；
• A2D2；
• ApolloScape；
• OpenLane/OpenLane-V2；
• DAIR-V2X。

对于中国大陆用户，下载这些数据集时通常会遇到以下问题：

1. 官网需要注册或接受数据许可；
2. 数据位于 Google Drive、Google Cloud 或欧美对象存储；
3. 数据量达到数百GB甚至数TB；
4. OpenDataLab上可能存在多个同名或相关仓库；
5. 国内镜像可能只包含标注、某个任务子集或旧版本；
6. Test、地图、CAN Bus、扩展分割标签可能没有同步；
7. “仓库可以下载”不等于“该仓库就是官网全部数据”。

本文将重点回答：

• 哪些自动驾驶数据集最常用；
• 每个数据集完整大小是多少；
• OpenDataLab中哪个仓库最完整；
• OpenDataLab仓库是否可以替代官方全量下载；
• 中国大陆如何快速、稳定、合规地下载完整数据。

二、先说结论：OpenDataLab有没有一个“自动驾驶全家桶”仓库

没有。

OpenDataLab采用的是“一个数据集或一个版本对应一个仓库”的方式。KITTI、Waymo、BDD100K、OpenLane等数据集还会因为任务、版本和底层依赖而拆分成多个仓库。

因此，不能简单地认为：

在OpenDataLab搜索到一个数据集名称 = 该仓库包含官网全部文件

OpenDataLab官方文档说明，用户可以在仓库文件页面查看文件列表，也可以使用openxlab dataset get下载整个仓库。判断镜像是否完整时，必须将仓库文件清单与官网文件清单进行比较。(OpenDataLab下载文档) (OpenDataLab)

三、OpenDataLab完整性等级说明

本文使用以下等级：

需要注意：

下表中的“最全仓库”是当前公开可确认的最佳候选，不是对平台文件完整性的永久保证。OpenDataLab仓库可能更新、下线、重新打包或更换版本。

四、常用自动驾驶数据集、完整大小和OpenDataLab最全仓库汇总

OpenDataLab当前公开页面可以确认上述KITTI Object、SemanticKITTI、Cityscapes、BDD100K、nuScenes、Waymo、Argoverse 2、nuPlan、KITTI-360、ONCE、PandaSet、A2D2、ApolloScape、OpenLane和DAIR-V2X等仓库存在。(OpenDataLab)

五、OpenDataLab通用高速下载方法

5.1 安装OpenXLab客户端

python-mpipinstall-Uopenxlab

完成OpenDataLab账号注册和鉴权后，可以下载整个数据集仓库：

openxlab dataset get\--dataset-repo OpenDataLab/仓库名称\--target-path /data/数据集目录

缩写形式：

openxlab dataset get\-rOpenDataLab/仓库名称\-t/data/数据集目录

官方CLI文档确认，dataset get用于下载整个仓库，dataset download用于下载指定文件或目录。(GitHub)

5.2 不要下载前直接假设仓库完整

进入OpenDataLab仓库后，应首先检查：

数据集文件 → Train是否完整 → Validation是否完整 → Test是否存在 → 是否包含地图 → 是否包含标定文件 → 是否包含标签 → 是否包含全部相机和LiDAR → 是否包含扩展任务 → 文件总大小是否接近官网

对于大型数据集，建议先查看文件树，再决定是否执行整个仓库下载。

5.3 下载后统计文件大小和数量

du-sh/data/数据集目录

find/data/数据集目录-typef|wc-l

查看一级目录大小：

du-h--max-depth=1/data/数据集目录|sort-h

六、KITTI：OpenDataLab哪个仓库最全

6.1 不能用一个仓库代表整个KITTI

KITTI实际上包含多个相互独立的任务：

• Object Detection；
• Tracking；
• Odometry；
• Stereo；
• Optical Flow；
• Road；
• Depth；
• Raw Data。

所以，“完整KITTI”不是一个仓库能够覆盖的。

6.2 3D目标检测最全仓库

OpenDataLab/KITTI_Object

下载：

openxlab dataset get\-rOpenDataLab/KITTI_Object\-t/data/KITTI_Object

该仓库对应KITTI Object Benchmark。OpenDataLab页面说明其包含7481个训练点云及图像、7518个测试点云及图像。(OpenDataLab)

6.3 KITTI Object大小

常规3D目标检测需要：