Rumah >Peranti teknologi >AI >Ringkasan sumber set data sumber terbuka untuk pemanduan autonomi
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/6qBe8e
Data landskap bandar (halaman utama set data) mengandungi kenderaan yang dipandu dari Jerman Menandai video diambil dalam . Versi ini ialah subsampel yang diproses yang dibuat sebagai sebahagian daripada kertas Pix2Pix. Set data mengandungi imej pegun daripada video asal dan label pembahagian semantik dipaparkan bersama dengan imej asal. Ini adalah salah satu set data terbaik untuk tugasan pembahagian semantik.
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/5zYdv9
The The set data menyediakan imej dan segmentasi semantik berlabel data yang ditangkap melalui simulator kenderaan autonomi CARLA. Set data ini boleh digunakan untuk melatih algoritma ML untuk mengenal pasti pembahagian semantik kereta, jalan raya, dsb. dalam imej.
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/6qBeaa
UCB A besar -set data pencahayaan semua cuaca berskala, termasuk 1,100 jam video HD, GPS/IMU, maklumat cap waktu, anotasi kotak sempadan 2D sebanyak 100,000 imej, pensegmenan semantik dan anotasi pembahagian contoh, anotasi keputusan memandu dan anotasi keadaan jalan bagi 10,000 imej . Sepuluh tugas pemanduan autonomi yang disyorkan secara rasmi untuk digunakan dalam set data ini: anotasi imej, pengesanan jalan, pembahagian kawasan boleh dipandu, pengesanan peserta trafik, pembahagian semantik, pembahagian contoh, pengesanan dan penjejakan berbilang objek, pembahagian dan penjejakan berbilang objek, domain pembelajaran adaptasi dan peniruan .
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/643fxb
Culane ialah set data Mencabar berskala besar untuk penyelidikan akademik mengenai pengesanan lorong lalu lintas. Ia dikumpul oleh kamera yang dipasang pada enam kenderaan berbeza yang dipandu oleh pemandu berbeza di Beijing. Lebih 55 jam video telah dikumpulkan dan 133,235 bingkai telah diekstrak. Dalam setiap bingkai, lorong trafik dianotasi secara manual dengan spline padu. Untuk situasi di mana penanda lorong dikaburkan oleh kenderaan atau tidak kelihatan, anotasi lorong masih dilakukan secara kontekstual. Lorong di seberang penghalang tidak mempunyai anotasi. Dalam set data ini, tumpuan utama adalah pada pengesanan tanda empat lorong, yang menjadi kebimbangan terbesar dalam aplikasi praktikal. Penanda lorong lain tidak mempunyai anotasi.
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/6j5167
Dua sumber terbuka Set data ialah hanya digunakan untuk mengekstrak tanda lalu lintas yang digunakan di rantau Afrika. Set data mengandungi 76 kelas daripada semua kategori, cth., kawal selia, amaran, panduan dan tanda maklumat. Set data mengandungi sejumlah 19,346 imej dan sekurang-kurangnya 200 kejadian bagi setiap kategori.
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/5P0b9B
Tugas Argoverse: Penjejakan 3D dan ramalan tindakan , set data yang sepadan dengan dua tugas itu sebenarnya bebas, tetapi peralatan pengumpulan dan lokasi pengumpulan adalah sama. Ia menyediakan video 360 darjah dan maklumat awan titik, dan membina semula peta berdasarkan awan titik, dengan pencahayaan penuh sepanjang hari. Kotak sempadan 3D dalam video dan awan titik diberi anotasi. Set data penjejakan 3D mengandungi 113 video berdurasi 15-30 saat dan ramalan tindakan mengandungi 323,557 video berdurasi 5 saat (jumlah 320 jam). Sorotan utama set data ialah kaitan antara data asal dan peta.
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/5zYdzP
Data ini Set terdiri imej yang dijana oleh simulator memandu Carla. Imej latihan ialah imej yang ditangkap oleh kamera pemuka yang dipasang dalam kenderaan simulasi. Imej label ialah topeng pembahagian. Imej label mengklasifikasikan setiap piksel sebagai: sempadan lorong kiri dan sempadan lorong kanan. Cabaran yang dikaitkan dengan set data ini adalah untuk melatih model yang boleh meramalkan topeng segmentasi set data pengesahan dengan tepat.
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/5ss0xe
Set data ini ialah Pemanduan automatik kenderaan menyediakan data latihan yang mudah digunakan. Menyediakan sudut stereng, pecutan, brek dan kedudukan gear yang sepadan dengan setiap bingkai dalam video pemanduan. Video itu dirakam menggunakan kamera yang dipasang pada cermin depan kereta yang memandu di sepanjang jalan di negeri Kerala, India.
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/5P0bdX
The Caltech Pedestrian Dataset terdiri daripada kira-kira 10 jam video 640x480 30Hz yang diambil daripada kenderaan yang melalui trafik biasa dalam persekitaran bandar. Kira-kira 250,000 bingkai (dalam 137 segmen sepanjang kira-kira minit) telah diberi penjelasan, dengan sejumlah 350,000 kotak sempadan dan 2300 pejalan kaki.
Alamat muat turun set data: http://m6z.cn/5ss0Ho
CamSeq ialah data tanah Set ini boleh digunakan secara bebas untuk kerja penyelidikan dalam pengecaman objek video. Set data mengandungi 101 pasangan imej 960x720 piksel. Setiap topeng ditentukan oleh "_L" di luar nama fail. Semua imej (asal dan sebenar) adalah dalam format PNG warna 24-bit yang tidak dimampatkan.
Set data ini pada asalnya direka untuk masalah kereta pandu sendiri. Urutan ini menggambarkan adegan pemanduan dinamik di bandar Cambridge yang difilemkan daripada kereta dinamik. Ini adalah set data yang mencabar kerana selain pergerakan sendiri kereta, kereta, basikal dan pejalan kaki lain juga mempunyai gerakan mereka sendiri, dan mereka sering menghalang satu sama lain.
Sesetengah media telah mengumpulkan sejumlah besar set data adegan sebenar daripada industri dan industri, dengan jumlah sehingga 1473GB data dalaman berkualiti tinggi Kumpul sumber. Set data datang daripada senario perniagaan sebenar dan dikumpul serta disediakan oleh rakan kongsi industri dan media.
Di bawah modul ranking, pembangun boleh menggunakan set data dalaman untuk pembangunan algoritma secara percuma.
Bukan itu sahaja, selepas skor model algoritma mencapai standard, pembangun akan diberi ganjaran tetap Pembangun peringkat teratas juga boleh menandatangani dan bekerjasama dengan platform untuk terus menerima perkongsian hasil jangka panjang daripada algoritma. pesanan!
Platform ini telah memenuhi keperluan sebenar bandar pintar, hartanah komersial, dapur cerah dan industri lain, termasuk tetapi tidak terhad kepada pengesanan sasaran, pengecaman tingkah laku, pembahagian imej, pemahaman video, penjejakan sasaran, OCR dan lain-lain arah algoritma visual.
Projek pengesanan sasaran terkini: projek pengecaman telefon mudah alih: http://m6z.cn/6qBdJS
Lebih banyak projek ranking: http://m6z.cn/6xrthf
Atas ialah kandungan terperinci Ringkasan sumber set data sumber terbuka untuk pemanduan autonomi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!