Набори даних середовища корпоративного рівня для розробки AI/ML

Опис: «Набір даних семантичної сегментації дорожнього руху для систем відеоспостереження» пропонує унікальну перспективу для розробки автономного водіння, фіксуючи складнощі дорожнього руху зі стаціонарної точки зору. Використовуючи високороздільні відеозаписи з камер відеоспостереження доріг, з роздільною здатністю понад 1600 x 1200 пікселів та частотою кадрів понад 7 кадрів за секунду, цей набір даних забезпечує детальну сегментацію різних елементів дорожнього руху, включаючи людей, тварин, велосипедистів, автомобілі та дорожні бар'єри. Він також охоплює низку погодних умов, пропонуючи надійний набір даних для навчання систем штучного інтелекту розуміти та інтерпретувати різноманітні дорожні сценарії з фіксованої точки зору.

Опис: «Набір даних про сегментацію контурів міського неба» створено для сектору візуальних розваг і містить колекцію зображень, зібраних з Інтернету, з високою роздільною здатністю 3000 x 4000 пікселів. Цей набір даних присвячений сегментації контурів, зосереджуючись на зображенні неба в міських умовах з такими елементами, як будівлі та рослини, забезпечуючи детальний фон для створення різноманітного візуального контенту.

Опис: «Набір даних семантичної сегментації дорожнього руху з відеореєстраторів» є важливим для розширення меж технологій автономного водіння. Цей набір даних містить зображення з відеореєстраторів з роздільною здатністю приблизно 1280 x 720 пікселів, семантично сегментовані для відображення різних елементів міського та приміського дорожнього середовища. Він комплексно класифікує 24 різні об’єкти та сценарії, включаючи небо, людей, автомобілі, немоторизовані транспортні засоби, автомагістралі, пішохідні доріжки, пешехідні переходи, дерева, будівлі тощо. Ця детальна семантична сегментація дозволяє системам автономного водіння краще розуміти та інтерпретувати складність дорожнього руху, покращуючи протоколи навігації та безпеки.

Опис: «Набір даних сегментації проїжджої зони» ретельно розроблений для розширення можливостей штучного інтелекту в навігації автономних транспортних засобів у різноманітних умовах руху. Він містить широкий спектр зображень високої роздільної здатності від 1600 x 1200 до 2592 x 1944 пікселів, що фіксують різні типи дорожнього покриття, такі як бітум, бетон, гравій, земля, сніг та лід. Цей набір даних є життєво важливим для навчання моделей штучного інтелекту розрізняти проїжджу зону та зону, непридатну для руху, що є фундаментальним аспектом автономного водіння. Забезпечуючи детальну семантичну та бінарну сегментацію, він спрямований на підвищення безпеки та ефективності автономних транспортних засобів, гарантуючи їхню адаптацію до різних дорожніх умов та середовищ, що виникають у реальних сценаріях.

Опис: Зберіть зображення (1 фотографія реєстрації, 20 історичних фотографій на кожну особу) та відео (1 в приміщенні, 1 на вулиці) з унікальних особ

Опис: «Набір даних сегментації об’єктів у приміщенні» обслуговує сектори реклами, ігор та візуальних розваг, пропонуючи зображення високої роздільної здатності від 1024 × 1024 до 3024 × 4032. Цей набір даних містить понад 50 типів поширених об’єктів у приміщенні та архітектурних елементів, таких як меблі та конструкції кімнат, анотованих, наприклад, семантичної та контурної сегментації.

Опис: Зображення з камер відеоспостереження. Роздільна здатність понад 1920 x 1080, а кількість кадрів за секунду відео понад 30.

Опис: Зображення визначних місць у контексті їхнього оточення

Записувальний пристрій: мобільна камера

Умови запису: - Денне світло - Ніч - Хмарно/Дощ

Опис: «Набір даних про сегментацію ліній смуг руху» розроблено для прискорення розвитку технологій автономного водіння, зосереджуючись на виявленні та сегментації смуг руху. Він містить широкий масив зображень із записувачів руху, сегментованих за 35 різними категоріями, щоб охопити широкий спектр дорожньої розмітки, такої як різноманітні суцільні та пунктирні лінії білого та жовтого кольорів. Цей набір даних має на меті підвищити точність визначення меж смуг руху за допомогою штучного інтелекту, що є надзвичайно важливим для безпечної навігації автономних транспортних засобів.

Опис: «Набір даних про сегментацію зон злиття та розгалуження смуг руху» спеціально розглядає складнощі злиття та розгалуження смуг руху – критичні сценарії в автономному водінні. Цей набір даних, що складається з зображень реєстратора руху, анотований для бінарної сегментації, зосереджуючись на зонах, де смуги руху зливаються або розгалужуються. Він містить детальні мітки для зон злиття смуг руху, зон розгалуження смуг руху (позначених трикутними перевернутими лініями) та потенційних перешкод, таких як транспортні засоби, дерева, дорожні знаки та пішоходи. Цей набір даних є життєво важливим інструментом для навчання моделей штучного інтелекту орієнтуватися в цих складних дорожніх ситуаціях, забезпечуючи плавніший та безпечніший досвід автономного водіння.