Автономне водіння – набір даних про поведінку водія в салоні автомобіля
Покращуйте моделі штучного інтелекту за допомогою кращих у своєму класі наборів зображень і відео даних промислових машин.
Варіант використання: Автономне водіння / Автомобільний транспортний засіб
Формат: Зображення
Кількість: 9,612
Анотація: Ні
Опис: Проєкт колекції зображень інтер'єру автомобіля: Збір набору даних зображень - аналіз поведінки водія
Варіант використання: Автономне водіння / Автомобільний транспортний засіб
Формат: Відео
Кількість: 48,022
Анотація: Ні
Опис: Пошкоджений автомобіль (незначний) Набір відеоданих Відео прогулянки автомобіля на 360°
Варіант використання: Автономне водіння / Автомобільний транспортний засіб
Формат: Зображення
Кількість: 8,014
Анотація: Ні
Опис: Набір даних номерних знаків (США, Канада, Мексика) Анотація на основі специфікацій клієнтів
Варіант використання: Автономне водіння / Автомобільний транспортний засіб
Формат: Зображення
Кількість: 3,000
Анотація: Ні
Опис: Набір даних Vehicle Nome Plate Images (US) містить різноманітні зображення автомобілів з видимими номерними знаками, що підтримують автономне водіння, моніторинг дорожнього руху та програми комп'ютерного зору, такі як виявлення та розпізнавання номерних знаків.
Приклад використання: Набір даних ідентифікації ключових точок автомобіля
Формат: Зображення
Кількість: 25 тис.
Анотація: Так
Опис: «Набір даних ідентифікації ключових точок автомобіля» розроблений для застосування у візуальних розвагах та автономному водінні. Він містить колекцію зображень, зібраних з Інтернету, з роздільною здатністю 640 x 512 пікселів. Цей набір даних використовує обмежувальні рамки для ідентифікації цільових автомобілів та анотує 14 ключових точок на кожному транспортному засобі, включаючи чотири верхні точки, чотири фари, чотири колеса та скляні області спереду та зліва, надаючи детальні дані для задач моделювання та розпізнавання автомобілів.
Приклад використання: Набір даних сегментації пошкоджених деталей плати
Формат: Зображення
Кількість: 1,000
Анотація: Так
Опис: «Набір даних про сегментацію пошкоджених деталей плат» – це нішева колекція, розроблена для виробничого сектору, зокрема для виробництва деревини та плит. Вона містить зображення, зібрані з Інтернету, з високою роздільною здатністю від 3024 x 4032 до 2048 x 5750 пікселів. Цей набір даних зосереджений на семантичній сегментації різних типів пошкоджень плат, включаючи тріщини, пошкодження комахами та гниття, що допомагає в контролі якості та виробничих процесах.
Приклад використання: Процес страхової заяви
Формат: avi, mkv, mov, mp4, mp5
Кількість: 48366
Анотація: Ні
Опис: Відео з круговим оглядом автомобілів з пошкодженнями у звичайному, стабільному темпі, при цьому завжди видно верхню та нижню частини. Пошкодження: подряпина, вм'ятина, вм'ятина або тріщина, розміром більше за м'яч для гольфу. Пошкодження зовнішньої панелі: бампери, крила, задні панелі, двері, капоти та багажники. Місцезнаходження: Азія, США, Канада та Європа.
Записувальний пристрій: мобільна камера
Умови запису: Змішані умови освітлення
Приклад використання: Процес страхової заяви
Формат: .jpg
Кількість: 3958
Анотація: Так
Опис: Понад 490 автомобілів та 3958 фотографій пошкоджених автомобілів з анотаціями та зображеннями (разом з метаданими). Охоплює всі сторони автомобіля (8 фотографій для кожного автомобіля) - Випадки використання процесу подання страхових претензій.
Записувальний пристрій: мобільна камера
Умови запису: Змішані умови освітлення
Варіант використання: Класифікація полум'я промислової плавки металу
Формат: Зображення
Кількість: 41 тис.
Анотація: Так
Опис: «Набір даних класифікації полум’я промислової плавки металу» розроблений для промислового сектору та містить колекцію зображень полум’я плавки металу, зібраних в Інтернеті, всі з роздільною здатністю 350 x 350 пікселів. Цей набір даних призначений для класифікації зображень полум’я за 10 категоріями, включаючи перетримку, чорний дим, вогняну масу, іскри та різну інтенсивність стрибків та розбризкування шлаку, що забезпечує важливі дані для моніторингу та оптимізації процесів плавки.
Варіант використання: Набір даних сегментації дефектів деталей машин
Формат: Зображення
Кількість: 120 тис.
Анотація: Так
Опис: «Набір даних про сегментацію дефектів деталей машин» розроблений для виробничої промисловості та складається із зображень, зібраних з Інтернету, усі з роздільною здатністю 1000 x 1000 пікселів. Цей набір даних зосереджений на бінарній сегментації для виявлення білих дефектів на деталях машин, надаючи чіткі анотації, що висвітлюють проблемні області для процесів контролю якості та інспекції.
Варіант використання: Набір даних сегментації деталей машин
Формат: Зображення
Кількість: 2.3 тис.
Анотація: Так
Опис: «Набір даних сегментації деталей машин» розроблений для виробничого сектору та містить колекцію зображень, зібраних з Інтернету, з роздільною здатністю 2048 x 1536 пікселів. Цей набір даних спеціалізується на семантичній сегментації, полігональних анотаціях та анотаціях ключових точок, зосереджуючись на контурній анотації позицій обробки на рентгенівських зображеннях деталей машин, що сприяє точному аналізу та контролю у виробничих процесах.
Приклад використання: Набір даних для маркування залізничних ліній
Формат: Зображення
Кількість: 3 тис.
Анотація: Так
Опис: «Набір даних про маркування залізничних ліній» розроблений для промислового застосування та містить колекцію зображень, зібраних з Інтернету, з роздільною здатністю 1920 x 1080 пікселів. Цей набір даних спеціалізується на детальному маркуванні залізничних ліній, включаючи їх повороти та з’єднання, за допомогою полігональних анотацій. Крім того, поїзди на цих зображеннях позначені обмежувальними рамками. Набір даних спеціально зосереджений на залізничних мережах, зібраних з Уханя, забезпечуючи локалізований контекст для аналізу залізничних ліній та виявлення поїздів.
Ми використовуємо файли cookie, щоб покращити ваш досвід роботи на нашому сайті. Використовуючи наш сайт, ви погоджуєтеся на використання файлів cookie.
Керуйте налаштуваннями файлів cookie нижче:
Основні файли cookie включають основні функції та необхідні для належної роботи веб-сайту.
Менеджер тегів Google спрощує керування маркетинговими тегами на вашому веб-сайті без зміни коду.
Статистичні файли cookie збирають інформацію анонімно. Ця інформація допомагає нам зрозуміти, як відвідувачі використовують наш веб-сайт.
Google Analytics – це потужний інструмент, який відстежує та аналізує трафік веб-сайту для прийняття обґрунтованих маркетингових рішень.
URL-адреса сервісу: policies.google.com (відкриється в новому вікні)
Маркетингові файли cookie використовуються для відстеження відвідувачів веб-сайтів. Мета полягає в тому, щоб показувати оголошення, які є релевантними та привабливими для окремого користувача.
Google Ads — це платформа онлайн-реклами, яка дозволяє компаніям створювати цільові оголошення, що відображаються в результатах пошуку Google та на сайтах партнерів.
URL-адреса сервісу: policies.google.com (відкриється в новому вікні)
Більше інформації ви можете знайти в наших Політиці щодо файлів cookie та Політиці конфіденційності.