Datasets:

KAS2003
/

xfield-sim-core

license: cc-by-4.0
language:
  - zh
  - en
tags:
  - radar
  - sensor-fusion
  - autonomous-driving
  - simulation
pretty_name: XField Simulation Core

XField Simulation Core

自车 RGB 和复数雷达的仿真数据，用于非视距场景恢复、车辆定位与传感器融合。每帧以 key 配对测量、标定和监督。

划分	帧数	用途
fit	29,223	训练
dev	1,484	开发评价
paired_eval	3,270	锁定测试，含 1,635 对有车／移车采集

读取一帧

下载 read_example.py，安装 NumPy、Pillow 和 huggingface_hub 后运行下面的命令。

python read_example.py

示例读取同一个 Town12 训练帧，输出 RGB、雷达 cube、相机矩阵和监督，并保存一张并排的预览图。RGB 为 640×360，复数雷达为 512×25×64，对应距离、扫描角和 Doppler。

数据内容

训练输入包括雷达 cube、RGB、相机内外参和图像前端的深度、语义特征。监督包括占据层、回波角色、反射面、折回目标、车辆与静态恢复标签。3,486 个训练帧另有六类语义、高度和车道监督，用 dense_present 判断。测试输入和评分标签分别存放。

训练与评测

下载 xfield_sim.py，安装 numpy zstandard filelock huggingface_hub。下面的代码取一份已发布的训练样本。读取时只下载对应分片。

from xfield_sim import XFieldSim

train = XFieldSim("fit")
key = train.available_keys()[0]
frame = train[key]
radar = frame["inputs"]["cube"]
rgb = frame["inputs"]["image_rgb"]
labels = frame["targets"]

需要本地副本时，可以用下面的命令下载当前已发布的文件。

hf download KAS2003/xfield-sim-core --repo-type dataset --local-dir ./xfield-sim-core

已有本地副本可使用 XFieldSim("fit", local_dir="./xfield-sim-core")。源数据按实际访问口径约 248.48 GB，其中训练约 212.01 GB。下载大小取决于分片压缩。

当前发布进度 · 字段与使用 · 训练与评测划分 · 复现代码

仿真采集来源为 CARLA X-band Radar NLOS。