자율주행 기술은 승객의 안전을 보장하기 위해 높은 시스템 효율을 지니고 있어야 한다. 캘리포니아대학 버클리캠퍼스 전문가들이 자율주행 소프트웨어 개발을 위해 설계된 대규모 데이터 세트를 출시했다.

이 데이터 세트는 버클리 딥드라이브 프로젝트(DeepDrive Project)의 일부로, 자율주행 차량용으로 제작된 교육 비디오 클립, 사진, 주석 등으로 구성된다.

비디오 데이터에는 1,100시간 이상의 주행 경험과 동일하다고 판단되는 10만 개의 고해상도 비디오 시퀀스가 저장된다. 비디오는 다양한 날씨 조건을 담고 있으며 GPS 위치 및 시간 등 세부 정보를 보여준다.

또 도로 개체 탐지도 중요하다. 딥드라이브에는 인물, 버스, 트럭, 자동차, 기차 등 도로 주행 상황에서 만날 수 있는 장애물의 사진이 10만 장 정도 저장돼 있다.

이런 데이터 세트 이미지 중 도로의 세부 정보를 나타내는 약 1만 장의 이미지는 픽셀 수준으로 분류된다.

그리고 데이터 세트에는 자율주행 차량이 복잡한 결정을 내릴 수 있도록 자율주행 소프트웨어를 안내하는 10만 장의 이미지를 갖추고 있다.

여러 가지 유형의 차선 표시 및 관련 메모도 빼놓을 수 없다.

연구진은 "기존 도구는 풍부한 정보를 얻기에 불충분했다. 그래서 우리는 이전 방법보다 더 효율적이고 유연한 데이터 세트를 만들었다"고 설명했다.