Наборы данных об окружающей среде корпоративного уровня для разработки AI/ML

Описание: «Набор данных семантической сегментации сцен дорожного движения CCTV» предлагает уникальную перспективу для разработки автономного вождения, фиксируя тонкости сцен дорожного движения со стационарной точки обзора. Используя кадры видеонаблюдения высокого разрешения с камер дорожного мониторинга с разрешением более 1600 x 1200 пикселей и частотой кадров более 7 кадров в секунду, этот набор данных обеспечивает подробную сегментацию экземпляров различных элементов дорожного движения, включая людей, животных, велосипедные транспортные средства, автомобили и дорожные ограждения. Он также охватывает ряд погодных условий, предлагая надежный набор данных для обучения систем ИИ понимать и интерпретировать различные сценарии дорожного движения с фиксированной точки обзора.

Описание: «Набор данных сегментации контуров неба города» создан для сектора визуальных развлечений и содержит коллекцию собранных в Интернете изображений с высоким разрешением 3000 x 4000 пикселей. Этот набор данных посвящен контурной сегментации с упором на изображение неба в городских условиях с такими элементами, как здания и растения, что обеспечивает подробный фон для создания различного визуального контента.

Описание: «Набор данных семантической сегментации сцен дорожного движения с видеорегистратора» необходим для расширения границ технологий автономного вождения. Этот набор данных содержит изображения с регистратора вождения с разрешением около 1280 x 720 пикселей, сегментированные семантически для отражения различных элементов городской и пригородной дорожной среды. Он всесторонне классифицирует 24 различных объекта и сценария, включая небо, людей, автомобили, немоторизованные автомобили, автомагистрали, пешеходные дорожки, пешеходные переходы, деревья, здания и многое другое. Эта подробная семантическая сегментация позволяет системам автономного вождения лучше понимать и интерпретировать сложности дороги, улучшая навигацию и протоколы безопасности.

Описание: «Набор данных сегментации проезжей части» тщательно разработан для расширения возможностей ИИ в навигации автономных транспортных средств в различных условиях вождения. Он содержит широкий спектр изображений высокого разрешения с разрешением от 1600 x 1200 до 2592 x 1944 пикселей, захватывающих различные типы дорожного покрытия, такие как битум, бетон, гравий, земля, снег и лед. Этот набор данных имеет жизненно важное значение для обучения моделей ИИ различать проезжие и непроезжие области, что является фундаментальным аспектом автономного вождения. Предоставляя подробную семантическую и бинарную сегментацию, он направлен на повышение безопасности и эффективности автономных транспортных средств, гарантируя, что они смогут адаптироваться к различным дорожным условиям и средам, встречающимся в реальных сценариях.

Описание: Собирайте изображения (1 регистрационное фото, 20 исторических фотографий на удостоверение) и видео (1 в помещении, 1 на открытом воздухе) с уникальных удостоверений.

Описание: «Набор данных сегментации внутренних объектов» обслуживает секторы рекламы, игр и визуальных развлечений, предлагая изображения с высоким разрешением от 1024 × 1024 до 3024 × 4032. Этот набор данных включает более 50 типов распространенных внутренних объектов и архитектурных элементов, таких как мебель. и структуры помещений, например, аннотированные, семантическая и контурная сегментация.

Описание: Изображения с камер видеонаблюдения. Разрешение более 1920 x 1080, а количество кадров в секунду видео более 30.

Описание: Изображения достопримечательностей в контексте их окружения

Записывающее устройство: Мобильная камера

Условия записи: - Дневной свет - Ночь - Пасмурно/дождь

Описание: «Набор данных сегментации полос движения» предназначен для ускорения прогресса в технологиях автономного вождения, в частности, с упором на обнаружение и сегментацию полос. Он включает в себя обширный массив изображений с видеорегистраторов, сегментированных на 35 различных категорий, чтобы охватить полный спектр дорожной разметки, такой как различные сплошные и пунктирные линии белого и желтого цветов. Этот набор данных направлен на повышение точности ИИ в определении границ полос движения, что имеет решающее значение для безопасной навигации автономных транспортных средств.

Описание: «Набор данных о слиянии полос и сегментации зон разветвления» специально рассматривает сложности слияния и разветвления полос, критические сценарии в автономном вождении. Этот набор данных, состоящий из изображений с регистратора вождения, аннотирован для бинарной сегментации, фокусируясь на областях, где полосы сливаются или разветвляются. Он включает в себя подробные метки для зон слияния полос, зон разветвления полос (отмеченных треугольными перевернутыми линиями) и потенциальных препятствий, таких как транспортные средства, деревья, дорожные знаки и пешеходы. Этот набор данных является важным инструментом для обучения моделей ИИ для навигации в этих сложных дорожных ситуациях, обеспечивая более плавное и безопасное автономное вождение.

Описание: Набор данных «Множественные сценарии и семантическая сегментация людей» специально разработан для индустрии визуальных развлечений и включает собранные из Интернета изображения с разрешением от 1280 x 720 до 6000 x 4000. Он фокусируется на сценах с участием нескольких человек в городских, природных и внутренних условиях. предоставление подробных аннотаций для человеческих фигур, аксессуаров и фона.

Описание: «Набор данных по сегментации панорамных изображений наружных сцен» курируется для индустрии визуальных развлечений и состоит из коллекции собранных в Интернете изображений наружных сцен с высоким разрешением, превышающим 3024 x 4032 пикселей. Этот набор данных фокусируется на сегментации панорамных изображений, захватывая каждый идентифицируемый экземпляр в сценах наружных сцен, включая здания, дороги, людей, автомобили и многое другое, предоставляя комплексный набор данных для детального анализа и создания окружающей среды.

Описание: «Набор данных семантической сегментации наружных объектов» разработан для приложений в сфере средств массовой информации, развлечений и робототехники и состоит из множества собранных в Интернете изображений с разрешением от 1024 x 726 до 2358 x 1801 пикселей. В этом наборе данных используются ограничивающая рамка и аннотации ключевых точек для сегментирования различных элементов внешнего пространства, включая части человеческого тела, природные пейзажи, архитектурные конструкции, тротуары, транспортные средства и многое другое.

Описание: «Набор данных сегментации панорамных сцен» — это комплексный ресурс для области робототехники и визуальных развлечений, состоящий из широкого спектра собранных в Интернете изображений с разрешением от 660 x 371 до 5472 x 3648 пикселей. Этот набор данных предназначен для семантической сегментации, охватывая различные элементы, такие как горизонтальные и вертикальные плоскости, здания, люди, животные и мебель, предлагая целостное представление о различных сценах.

Описание: «Набор данных сегментации игровых сцен PUBG» специально разработан для игровых приложений и содержит скриншоты из популярной игры PUBG с разрешением 1920 × 886, 1280 × 720 и 1480 × 720 пикселей. Например, он включает 17 категорий и семантическую сегментацию, включая персонажей, транспортные средства, ландшафты и внутриигровые предметы, предоставляя богатый ресурс для разработки и анализа игр.

Описание: «Набор данных семантической сегментации дорожной сцены» специально разработан для приложений автономного вождения и содержит коллекцию собранных в Интернете изображений со стандартным разрешением 1920 x 1080 пикселей. Этот набор данных ориентирован на семантическую сегментацию с целью точного сегментирования различных элементов дорожных сцен, таких как небо, здания, полосы движения, пешеходы и т. д., для поддержки разработки передовых систем помощи водителю (ADAS) и технологий беспилотных транспортных средств.

Описание: «Набор данных паноптической сегментации дорожных сцен» предназначен для приложений в области визуальных развлечений и автономного вождения, содержит коллекцию собранных в Интернете изображений дорожных сцен с разрешением более 1600 x 1200 пикселей. Этот набор данных специализируется на паноптической сегментации, аннотируя каждый идентифицируемый экземпляр на изображениях, такой как транспортные средства, дороги, линии полос, растительность и люди, предоставляя подробный набор данных для всестороннего анализа дорожной сцены.

Описание: Наш «Набор данных по матированию контуров неба» предназначен для Интернета, средств массовой информации и мобильной индустрии и содержит тщательно подобранную подборку изображений неба. В этом наборе данных представлены разнообразные условия неба, включая солнечное, облачное, восход, закат и т. д., с точной сегментацией на уровне пикселей для выделения детальных контуров, подходящих для различных приложений.

Описание: «Набор данных сегментации неба» тщательно создан для индустрии визуальных развлечений и содержит снятые вручную изображения с разрешением от 937 × 528 до 9961 × 3000. Эта коллекция посвящена сегментации неба в разное время дня и ночи, предоставляя динамический диапазон сценариев неба на открытом воздухе для комплексных задач сегментации по маске.

Описание: «Walkway Segmentation Dataset» создан для повышения безопасности и эффективности систем автономного вождения, фокусируясь на точной идентификации и сегментации пешеходных дорожек. Этот набор данных, содержащий изображения с видеорегистраторов, имеет решающее значение для обучения моделей ИИ различать зоны для движения и пешеходные зоны. Сегментируя пешеходные зоны с помощью методов сегментации как экземпляров, так и бинарных, он предоставляет критически важный ресурс для разработки автономных транспортных средств, которые могут безопасно перемещаться в городских условиях.