Набори от данни за околната среда от корпоративен клас за разработка на AI/ML

Описание: „Наборът от данни за семантично сегментиране на сцени за видеонаблюдение“ предлага уникална перспектива за развитие на автономно шофиране, улавяйки тънкостите на сцените на трафика от стационарна гледна точка. Използвайки видеонаблюдение с висока разделителна способност от камери за наблюдение на пътя, с разделителни способности над 1600 x 1200 пиксела и честота на кадрите над 7 кадъра в секунда, този набор от данни предоставя детайлно сегментиране на различни елементи в трафика, включително хора, животни, велосипедни превозни средства, автомобили и пътни бариери. Той също така обхваща набор от метеорологични условия, предлагайки стабилен набор от данни за обучение на AI системи да разбират и интерпретират различни сценарии за трафик от фиксирана гледна точка.

Описание: „Наборът от данни за сегментиране на контурите на градското небе“ е подбран за сектора на визуалните развлечения, включващ колекция от изображения, събрани в интернет, с висока разделителна способност от 3000 x 4000 пиксела. Този набор от данни е посветен на сегментирането на контурите, като се фокусира върху заснемането на небето в градски условия с елементи като сгради и растения, осигурявайки подробен фон за създаване на различно визуално съдържание.

Описание: Наборът от данни за семантична сегментация на Dashcam Traffic Scenes е от съществено значение за разширяване на границите на технологиите за автономно шофиране. Този набор от данни съдържа изображения на записващо устройство за шофиране с разделителна способност от около 1280 x 720 пиксела, сегментирани семантично, за да отразяват различни елементи от градската и крайградската трафик среда. Той изчерпателно категоризира 24 различни обекта и сценарии, включително небе, хора, моторни превозни средства, немоторизирани превозни средства, магистрали, пешеходни пътеки, зебра, дървета, сгради и др. Това подробно семантично сегментиране позволява на системите за автономно шофиране да разбират и интерпретират по-добре сложността на пътя, подобрявайки навигацията и протоколите за безопасност.

Описание: „Наборът от данни за сегментиране на зоната за шофиране“ е щателно изработен, за да подобри възможностите на AI при навигиране на автономни превозни средства през различни среди на шофиране. Той разполага с широк набор от изображения с висока разделителна способност, с разделителни способности, вариращи от 1600 x 1200 до 2592 x 1944 пиксела, заснемащи различни видове настилки като битум, бетон, чакъл, пръст, сняг и лед. Този набор от данни е от жизненоважно значение за обучение на AI модели за разграничаване между зони, годни за шофиране и не, което е основен аспект на автономното шофиране. Чрез предоставяне на подробна семантична и двоична сегментация, тя има за цел да подобри безопасността и ефективността на автономните превозни средства, като гарантира, че те могат да се адаптират към различни пътни условия и среди, срещани в сценарии от реалния свят.

Описание: Събирайте изображения (1 снимка при записване, 20 исторически снимки на самоличност) и видеоклипове (1 на закрито, 1 на открито) от уникални самоличности

Описание: „Наборът от данни за сегментиране на вътрешни обекти“ обслужва секторите на рекламата, игрите и визуалните развлечения, като предлага изображения с висока разделителна способност, вариращи от 1024 × 1024 до 3024 × 4032. Този набор от данни включва над 50 типа често срещани вътрешни обекти и архитектурни елементи, като например мебели и структури на помещения, анотирани например, семантична и контурна сегментация.

Описание: Камери за видеонаблюдение Изображения. Разделителната способност е над 1920 x 1080, а броят на кадрите в секунда на видеото е над 30.

Описание: Изображения на забележителности в контекста на тяхната среда

Записващо устройство: Мобилна камера

Състояние на запис: - Дневна светлина - Нощ - Облачно/дъжд

Описание: „Наборът данни за сегментиране на лентата“ е предназначен да ускори напредъка в технологиите за автономно шофиране, като се фокусира специално върху разпознаването и сегментирането на лентата. Той включва огромен набор от изображения от устройства за записване на шофиране, сегментирани в 35 отделни категории, за да покрият широк набор от пътни маркировки, като различни плътни и пунктирани линии в бяло и жълто. Този набор от данни има за цел да подобри прецизността на AI при идентифициране на границите на лентите, което е от решаващо значение за безопасното навигиране на автономните превозни средства.

Описание: „Наборът от данни за сливане на ленти и сегментиране на зоната на разклоненията“ специално адресира сложността на сливането и разклоняването на лентите, критични сценарии при автономно шофиране. Този набор от данни, състоящ се от изображения на записващо устройство за шофиране, е анотиран за двоично сегментиране, като се фокусира върху области, където лентите се сливат или разклоняват. Той включва подробни етикети за зони на сливане на ленти, зони на разклонения на ленти (маркирани с триъгълни обърнати линии) и потенциални препятствия като превозни средства, дървета, пътни знаци и пешеходци. Този набор от данни е жизненоважен инструмент за обучение на AI модели за навигация в тези предизвикателни пътни ситуации, осигурявайки по-гладко и по-безопасно изживяване при автономно шофиране.

Описание: Наборът от данни „Multiple Scenarios And Persons Semantic Segmentation“ е пригоден за индустрията на визуалните развлечения, включващ изображения, събрани в интернет с разделителна способност от 1280 x 720 до 6000 x 4000. Той се фокусира върху сцени с множество хора в градски, природни и вътрешни условия, предоставяне на подробни анотации за човешки фигури, аксесоари и фонове.

Описание: „Наборът от данни за панорамно сегментиране на сгради на открито“ е подготвен за индустрията на визуалните развлечения, състоящ се от колекция от събрани в интернет изображения на открито с високи разделителни способности, надвишаващи 3024 x 4032 пиксела. Този набор от данни се фокусира върху паноптична сегментация, като улавя всеки идентифицируем екземпляр в рамките на сцени на открито, включително сгради, пътища, хора, автомобили и други, предоставяйки изчерпателен набор от данни за подробен анализ и създаване на околната среда.

Описание: „Наборът от данни за семантично сегментиране на външни обекти“ е разработен за приложения в медиите и развлеченията и роботиката, състоящ се от различни изображения, събрани в интернет, с разделителни способности, вариращи от 1024 x 726 до 2358 x 1801 пиксела. Този набор от данни използва анотации за ограничителна кутия и ключови точки за сегментиране на различни външни елементи, включително части от човешкото тяло, естествен пейзаж, архитектурни структури, тротоари, транспортни средства и др.

Описание: „Наборът от данни за сегментиране на паноптичните сцени“ е изчерпателен ресурс за полетата на роботиката и визуалното забавление, състоящ се от широк набор от изображения, събрани в интернет, с разделителна способност от 660 x 371 до 5472 x 3648 пиксела. Този набор от данни е насочен към семантично сегментиране, улавяйки различни елементи като хоризонтални и вертикални равнини, сгради, хора, животни и мебели, предлагайки холистичен изглед на различни сцени.

Описание: „Наборът от данни за сегментиране на игрови сцени на PUBG“ е специално проектиран за приложения за игри, включващ екранни снимки от популярната игра PUBG с разделителни способности от 1920 × 886, 1280 × 720 и 1480 × 720 пиксела. Той включва 17 категории, например и семантично сегментиране, включително герои, превозни средства, пейзажи и елементи в играта, предоставяйки богат ресурс за разработване и анализ на игри.

Описание: „Наборът данни за семантично сегментиране на пътна сцена“ е специално проектиран за приложения за автономно шофиране, включващ колекция от изображения, събрани в интернет, със стандартна разделителна способност от 1920 x 1080 пиксела. Този набор от данни е фокусиран върху семантичното сегментиране, като има за цел точно да сегментира различни елементи от пътни сцени като небе, сгради, ленти, пешеходци и други, за да подпомогне разработването на усъвършенствани системи за подпомагане на водача (ADAS) и технологии за автономни превозни средства.

Описание: „Наборът данни за панорамно сегментиране на пътни сцени“ е насочен към приложения във визуалното забавление и автономното шофиране, включващ колекция от събрани в интернет изображения на пътни сцени с разделителни способности над 1600 x 1200 пиксела. Този набор от данни е специализиран в паноптична сегментация, анотирайки всеки разпознаваем екземпляр в рамките на изображенията, като превозни средства, пътища, линии на платна, растителност и хора, предоставяйки подробен набор от данни за цялостен анализ на пътната сцена.

Описание: Нашият „Sky Outline Matting Dataset“ обслужва интернет, медийната и мобилната индустрия с подбрана селекция от небесни изображения. Този набор от данни включва различни небесни условия, включително слънчево, облачно, изгрев, залез и други, с фина сегментация на ниво пиксел за извличане на детайлни контури, подходящи за различни приложения.

Описание: „Наборът от данни за сегментиране на небето“ е щателно подбран за индустрията на визуалните развлечения, включващ ръчно заснети изображения с разделителни способности, вариращи от 937 × 528 до 9961 × 3000. Тази колекция е посветена на сегментирането на небето през различни часове на деня и нощта, осигурявайки динамичен диапазон от сценарии на открито небе за изчерпателни задачи за сегментиране на маската.

Описание: „Наборът от данни за сегментиране на пешеходни пътеки“ е създаден, за да подобри безопасността и ефективността на системите за автономно шофиране, като се фокусира върху точното идентифициране и сегментиране на пешеходните пътеки. Този набор от данни, съдържащ изображения от устройства за записване на шофиране, е от решаващо значение за обучението на AI моделите да разграничават зоните за шофиране от пешеходните зони. Чрез сегментиране на пешеходни пешеходни зони чрез техники за екземплярно и бинарно сегментиране, той предоставя критичен ресурс за разработване на автономни превозни средства, които могат безопасно да се движат в градска среда.