データセットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/6qBe8e
都市景観データ (データセットのホームページ) には、ドイツから運転される車両が含まれています。マーキング ビデオ取り込まれます。このバージョンは、Pix2Pix 論文の一部として作成された、処理されたサブサンプルです。データセットには元のビデオからの静止画像が含まれており、セマンティック セグメンテーション ラベルが元の画像とともに表示されます。これは、セマンティック セグメンテーション タスクに最適なデータセットの 1 つです。
データセットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/5zYdv9
このデータセットは、CARLA 自動運転車シミュレーターを通じてキャプチャされたデータの画像とラベル付きのセマンティック セグメンテーションを提供します。このデータセットは、画像内の車、道路などのセマンティック セグメンテーションを識別する ML アルゴリズムをトレーニングするために使用できます。
データセットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/6qBeaa
UCB - 1,100 時間の HD ビデオ、GPS/IMU、タイムスタンプ情報、100,000 枚の画像の 2D バウンディング ボックス アノテーション、セマンティック セグメンテーションおよびインスタンス セグメンテーション アノテーション、10,000 枚の画像の運転決定アノテーションおよび道路状況アノテーションを含む、スケール全天候型フルイルミネーション データ セット。このデータセットでの使用が公式に推奨されている 10 個の自動運転タスク: 画像アノテーション、道路検出、走行可能エリア セグメンテーション、交通参加者検出、セマンティック セグメンテーション、インスタンス セグメンテーション、複数オブジェクトの検出と追跡、複数オブジェクトのセグメンテーションと追跡、ドメイン適応と模倣学習。
データセットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/643fxb
CULane は大規模で挑戦的なデータセットです車線検出に関する学術研究のため。この情報は、北京で異なる運転手が運転する6台の異なる車両に設置されたカメラによって収集された。 55 時間以上のビデオが収集され、133,235 のフレームが抽出されました。各フレームでは、車線に三次スプラインを使用して手動で注釈が付けられます。車線区分線が車両によって隠されている、または見えない状況でも、車線の注釈は状況に応じて実行されます。バリアの反対側の車線には注釈がありません。このデータセットでは、実際のアプリケーションで最も懸念される 4 車線の標識の検出に主に焦点を当てています。他の車線標示には注釈はありません。
データセットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/6j5167
2 つのオープン ソース データセットは次のとおりです。アフリカ地域で使用される交通標識を抽出するためにのみ使用されます。データセットには、規制、警告、指導、情報標識などのすべてのカテゴリからの 76 クラスが含まれています。データセットには、合計 19,346 個の画像と、カテゴリごとに少なくとも 200 個のインスタンスが含まれています。
データセットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/5P0b9B
Argoverse タスク: 3D トラッキングとアクション予測、2 つのタスクに対応するデータセットは実際には独立していますが、収集機器と収集場所は同じです。 360 度のビデオと点群情報を提供し、点群に基づいてマップを再構築し、終日完全な照明を提供します。ビデオ内の 3D 境界ボックスと点群には注釈が付けられます。 3D トラッキング データ セットには 15 ～ 30 秒のビデオ 113 件が含まれており、アクション予測には 5 秒のビデオ 323,557 件 (合計 320 時間) が含まれています。データセットの主なハイライトは、元のデータと地図の間のリンクです。
データセットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/5zYdzP
このデータ セットの内容Carla ドライビング シミュレータによって生成された画像。トレーニング画像は、模擬車両に搭載されたドライブレコーダーで撮影された画像です。ラベル画像はセグメンテーションマスクです。ラベル イメージは、各ピクセルを左車線境界と右車線境界として分類します。このデータセットに関連する課題は、検証データセットのセグメンテーション マスクを正確に予測できるモデルをトレーニングすることです。
データセットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/5ss0xe
このデータ セットは自動です車両を運転すると、使いやすいトレーニング データが得られます。走行ビデオの各フレームに対応するステアリング角度、加速、ブレーキ、ギア位置を提供します。このビデオは、インドのケーララ州の道路を走行する車のフロントガラスに取り付けられたカメラを使用して録画されました。
データセットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/5P0bdX
カリフォルニア工科大学歩行者データセットは、都市環境の通常の交通を走行する車両から撮影された約 10 時間の 640x480 30Hz ビデオで構成されています。約 250,000 のフレーム (約 1 分の長さの 137 セグメント) に注釈が付けられ、合計 350,000 の境界ボックスと 2,300 人の歩行者が含まれます。
データ セットのダウンロード アドレス: http://m6z.cn/5ss0Ho
CamSeq は地上データですこのセットは、ビデオオブジェクト認識の研究作業に自由に使用できます。データセットには、960x720 ピクセルの 101 組の画像が含まれています。各マスクはファイル名の外側の「_L」で指定します。すべての画像 (オリジナルおよび実際) は、非圧縮の 24 ビット カラー PNG 形式です。
このデータセットはもともと自動運転車の問題のために設計されました。このシーケンスは、ダイナミックな車から撮影されたケンブリッジ市のダイナミックな運転シーンを表しています。車の自己の動きに加えて、他の車、自転車、歩行者にも独自の動きがあり、それらが互いにブロックし合うことが多いため、これは困難なデータセットです。
一部のメディアは、業界や業界から大量の実際の現場のデータ セットを収集しており、そのデータセットは合計 1473 GB に達します。 -質の高い内部データ リソースを収集します。データ セットは実際のビジネス シナリオから得られ、業界パートナーやメディアによって収集および提供されます。
ランキング モジュールでは、開発者はアルゴリズム開発に内部データ セットを無料で使用できます。また、無料のコンピューティング能力サポートと関連する技術的な質問と回答もすべての人に提供されます。
それだけでなく、アルゴリズム モデルのスコアが基準に達した後、開発者には固定報酬が与えられ、トップランクの開発者はプラットフォームと契約を締結し、アルゴリズムの注文から長期的な収益分配を受け続けることもできます。 ！
このプラットフォームは、ターゲット検出、行動認識、画像セグメンテーション、ビデオ理解、ターゲット追跡、OCR などを含むがこれらに限定されない、スマートシティ、商業用不動産、明るいキッチン、その他の業界の真のニーズを満たしています。視覚的なアルゴリズムの指示。
最新のターゲット検出プロジェクト: 携帯電話識別プロジェクト: http://m6z.cn/6qBdJS
その他のランキング プロジェクト: http://m6z.cn/6xrthf
以上が自動運転用のオープンソース データセット リソースの概要の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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