자율주행을 위한 오픈소스 데이터 세트 리소스 요약

​도시 풍경 이미지 쌍 데이터 세트

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Urban Landscape Data(데이터 세트 홈 페이지)에는 독일에서 운전하는 차량에서 가져온 라벨이 붙은 비디오가 포함되어 있습니다. 이 버전은 Pix2Pix 논문의 일부로 생성된 처리된 하위 샘플입니다. 데이터 세트에는 원본 비디오의 스틸 이미지가 포함되어 있으며 의미론적 분할 레이블이 원본 이미지와 함께 표시됩니다. 이는 의미론적 분할 작업을 위한 최고의 데이터세트 중 하나입니다.

자율주행차를 위한 의미론적 분할 데이터세트

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이 데이터세트는 CARLA 자율주행차 시뮬레이터를 통해 캡처한 데이터 이미지와 라벨링된 의미론적 분할을 제공합니다. 이 데이터 세트는 ML 알고리즘을 훈련하여 이미지에서 자동차, 도로 등의 의미론적 분할을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

BDD100K 주행 영상 데이터세트

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UCB의 전천후 전조등 대규모 데이터세트(1,100시간 분량의 HD 영상, GPS/IMU 포함) , 타임 스탬프 정보, 100,000개 이미지의 2D 경계 상자 주석, 의미 분할 및 인스턴스 분할 주석, 10,000개 이미지의 주행 결정 주석 및 도로 상태 주석입니다. 이 데이터 세트에서 사용하도록 공식적으로 권장되는 10가지 자율 주행 작업: 이미지 주석, 도로 감지, 운전 가능 영역 분할, 교통 참가자 감지, 의미론적 분할, 인스턴스 분할, 다중 객체 감지 및 추적, 다중 객체 분할 및 추적, 도메인 적응과 모방 학습.

CULane Dataset

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CULane은 차선 감지에 관한 학술 연구에 사용되는 대규모의 도전적인 데이터 세트입니다. 이는 베이징에서 서로 다른 운전자가 운전하는 6대의 차량에 설치된 카메라를 통해 수집되었습니다. 55시간이 넘는 영상이 수집되어 133,235개의 프레임이 추출되었습니다. 각 프레임에서 교통 차선에는 입방 스플라인으로 수동으로 주석이 추가됩니다. 차선 표시가 차량에 의해 가려지거나 보이지 않는 상황의 경우에도 차선 주석은 상황에 따라 수행됩니다. 장벽 반대편 차선에는 주석이 없습니다. 이 데이터 세트에서 주요 초점은 실제 응용 분야에서 가장 큰 관심사인 4차선 표시 감지에 있습니다. 다른 차선 표시에는 주석이 없습니다.

아프리카 지역 교통 표지판 데이터 세트

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두 개의 오픈 소스 데이터 세트는 아프리카에서 사용되는 교통 표지판을 추출하는 데에만 사용됩니다. 데이터세트에는 규제, 경고, 안내, 정보 표시 등 모든 범주의 76개 클래스가 포함되어 있습니다. 데이터 세트에는 총 19,346개의 이미지와 카테고리당 최소 200개의 인스턴스가 포함되어 있습니다.

Argoverse Dataset

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Argoverse 대상 작업: 3D 추적 및 동작 예측에 해당하는 데이터 세트는 실제로 수집 장비와 독립적입니다. 수집 위치는 동일합니다. 360도 영상과 포인트 클라우드 정보를 제공하고, 포인트 클라우드를 기반으로 지도를 재구성해 하루 종일 완전한 조명을 제공한다. 비디오 및 포인트 클라우드의 3D 경계 상자에 주석이 추가됩니다. 3D 추적 데이터 세트에는 15~30초 분량의 영상 113개가 포함되어 있고, 동작 예측에는 5초 분량의 영상 323,557개(총 320시간)가 포함되어 있다. 데이터 세트의 주요 특징은 원본 데이터와 지도 간의 연결입니다.

운전 시뮬레이터 차선 감지 데이터 세트

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이 데이터 세트는 Carla 운전 시뮬레이터에서 생성된 이미지로 구성됩니다. 학습 영상은 시뮬레이션 차량에 설치된 대시캠으로 촬영한 영상입니다. 레이블 이미지는 분할 마스크입니다. 레이블 이미지는 각 픽셀을 왼쪽 차선 경계와 오른쪽 차선 경계로 분류합니다. 이 데이터 세트와 관련된 과제는 검증 데이터 세트의 분할 마스크를 정확하게 예측할 수 있는 모델을 교육하는 것입니다.

도로 위의 자율 주행 차량 데이터 세트

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이 데이터 세트는 자율 주행 차량에 대한 사용하기 쉬운 훈련 데이터를 제공합니다. 주행 영상 내 각 프레임에 해당하는 조향각, 가속, 제동, 기어 위치를 제공합니다. 해당 영상은 인도 케랄라주 도로를 달리는 자동차 앞유리에 장착된 카메라를 사용해 촬영됐다.

Caltech 보행자 데이터 세트

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Caltech 보행자 데이터 세트는 일반 교통을 통과하는 차량에서 촬영한 약 10시간 분량의 640x480 30Hz 비디오로 구성됩니다. 도시 환경에서. 총 350,000개의 경계 상자와 2300명의 보행자를 포함한 약 250,000개의 프레임(대략 1분 길이의 137개 세그먼트)에 주석이 추가되었습니다.

CamSeq 2007 데이터세트

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CamSeq는 영상 표적 인식 분야의 연구 작업에 자유롭게 사용할 수 있는 지상 데이터세트입니다. 데이터세트에는 960x720픽셀의 이미지 쌍 101개가 포함되어 있습니다. 각 마스크는 파일 이름 외부에 "_L"로 지정됩니다. 모든 이미지(원본 및 실제)는 비압축 24비트 컬러 PNG 형식입니다.

이 데이터세트는 원래 자율주행차 문제를 위해 설계되었습니다. 이 시퀀스는 역동적인 자동차에서 촬영된 케임브리지시의 역동적인 운전 장면을 묘사합니다. 자동차의 자체 움직임 외에도 다른 자동차, 자전거, 보행자도 고유한 움직임을 갖고 서로를 차단하는 경우가 많기 때문에 이는 어려운 데이터 세트입니다.

실제 산업 현장 데이터 세트

일부 미디어에서는 총 1473GB의 고품질 내부 데이터 세트 리소스를 포함하여 업계 및 업계에서 대량의 실제 현장 데이터 세트를 수집했습니다. 데이터 세트는 실제 비즈니스 시나리오에서 제공되며 업계 파트너와 미디어를 통해 수집 및 제공됩니다.

순위 모듈에서 개발자는 알고리즘 개발을 위해 내부 데이터 세트를 무료로 사용할 수 있습니다. 또한 모든 사람에게 무료 컴퓨팅 성능 지원 및 관련 기술 질문과 답변을 제공합니다.

그뿐만 아니라, 알고리즘 모델의 점수가 표준에 도달한 후에는 개발자에게 고정 보상이 제공됩니다. 상위권 개발자는 플랫폼에 서명하고 협력하여 알고리즘 주문에 대한 장기적인 수익 공유를 계속 받을 수 있습니다!

플랫폼은 대상 탐지, 행동 인식, 이미지 분할, 비디오 이해, 대상 추적, OCR 및 기타 시각적 알고리즘 방향을 포함하되 이에 국한되지 않는 스마트 도시, 상업용 부동산, 밝은 주방 및 기타 산업의 실제 요구 사항을 충족했습니다.

최신 타겟 탐지 프로젝트: 휴대폰 식별 프로젝트: http://m6z.cn/6qBdJS

더 많은 순위 프로젝트: http://m6z.cn/6xrthf​

위 내용은 자율주행을 위한 오픈소스 데이터 세트 리소스 요약의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!