Bộ dữ liệu cảnh môi trường cấp doanh nghiệp cho phát triển AI/ML

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn ngữ nghĩa cảnh giao thông CCTV" cung cấp một góc nhìn độc đáo cho quá trình phát triển lái xe tự động, nắm bắt sự phức tạp của các cảnh giao thông từ góc nhìn tĩnh. Sử dụng cảnh quay CCTV có độ phân giải cao từ camera giám sát đường bộ, với độ phân giải vượt quá 1600 x 1200 pixel và tốc độ khung hình trên 7 fps, bộ dữ liệu này cung cấp phân đoạn trường hợp chi tiết của nhiều yếu tố khác nhau trong giao thông, bao gồm con người, động vật, xe đạp, ô tô và rào chắn đường bộ. Nó cũng bao gồm một loạt các điều kiện thời tiết, cung cấp một bộ dữ liệu mạnh mẽ để đào tạo các hệ thống AI hiểu và diễn giải các tình huống giao thông đa dạng từ một điểm quan sát cố định.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn đường viền bầu trời thành phố" được quản lý cho lĩnh vực giải trí trực quan, bao gồm bộ sưu tập các hình ảnh được thu thập trên internet với độ phân giải cao 3000 x 4000 pixel. Tập dữ liệu này dành riêng cho phân đoạn đường viền, tập trung vào việc chụp bầu trời trong môi trường đô thị với các yếu tố như tòa nhà và cây cối, cung cấp phông nền chi tiết cho nhiều hoạt động tạo nội dung trực quan khác nhau.

Sự miêu tả: "Dashcam Traffic Scenes Semantic Segmentation Dataset" là bộ dữ liệu thiết yếu để mở rộng ranh giới của công nghệ lái xe tự động. Bộ dữ liệu này chứa hình ảnh ghi lại cảnh lái xe với độ phân giải khoảng 1280 x 720 pixel, được phân đoạn theo ngữ nghĩa để phản ánh các yếu tố khác nhau của môi trường giao thông đô thị và ngoại ô. Bộ dữ liệu này phân loại toàn diện 24 đối tượng và kịch bản khác nhau, bao gồm bầu trời, con người, phương tiện cơ giới, phương tiện không có động cơ, đường cao tốc, đường dành cho người đi bộ, vạch kẻ đường dành cho người đi bộ, cây cối, tòa nhà, v.v. Phân đoạn ngữ nghĩa chi tiết này cho phép các hệ thống lái xe tự động hiểu và diễn giải tốt hơn sự phức tạp của đường, tăng cường các giao thức điều hướng và an toàn.

Sự miêu tả: "Drivable Area Segmentation Dataset" được chế tạo tỉ mỉ để nâng cao khả năng của AI trong việc điều hướng xe tự hành qua nhiều môi trường lái xe khác nhau. Nó có nhiều hình ảnh có độ phân giải cao, với độ phân giải từ 1600 x 1200 đến 2592 x 1944 pixel, chụp nhiều loại mặt đường khác nhau như bitum, bê tông, sỏi, đất, tuyết và băng. Bộ dữ liệu này rất quan trọng để đào tạo các mô hình AI phân biệt giữa các khu vực có thể lái và không thể lái, một khía cạnh cơ bản của lái xe tự hành. Bằng cách cung cấp phân đoạn ngữ nghĩa và nhị phân chi tiết, nó nhằm mục đích cải thiện tính an toàn và hiệu quả của xe tự hành, đảm bảo chúng có thể thích ứng với các điều kiện và môi trường đường khác nhau gặp phải trong các tình huống thực tế.

Sự miêu tả: Thu thập hình ảnh (1 ảnh đăng ký, 20 ảnh lịch sử cho mỗi danh tính) và video (1 trong nhà, 1 ngoài trời) từ các danh tính độc đáo

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn đối tượng trong nhà" phục vụ các lĩnh vực quảng cáo, trò chơi và giải trí trực quan, cung cấp hình ảnh có độ phân giải cao từ 1024 × 1024 đến 3024 × 4032. Bộ dữ liệu này bao gồm hơn 50 loại đồ vật phổ biến trong nhà và các yếu tố kiến ​​trúc, chẳng hạn như đồ nội thất và cấu trúc phòng, chẳng hạn như được chú thích, phân đoạn theo ngữ nghĩa và đường viền.

Sự miêu tả: Hình ảnh từ camera CCTV. Độ phân giải trên 1920 x 1080 và số khung hình trên giây của video trên 30.

Sự miêu tả: Hình ảnh các địa danh trong bối cảnh môi trường của chúng

Thiết bị ghi: Camera di động

Điều kiện ghi âm: - Ánh sáng ban ngày - Ban đêm - U ám / Mưa

Sự miêu tả: "Lane Line Segmentation Dataset" được thiết kế để đẩy nhanh tiến bộ trong công nghệ lái xe tự động, tập trung cụ thể vào phát hiện và phân đoạn làn đường. Nó bao gồm một loạt lớn hình ảnh từ máy ghi hình lái xe, được phân đoạn thành 35 danh mục riêng biệt để bao phủ một loạt các vạch kẻ đường như nhiều vạch liền và đứt nét màu trắng và vàng. Bộ dữ liệu này nhằm mục đích tinh chỉnh độ chính xác của AI trong việc xác định ranh giới làn đường, rất quan trọng đối với việc điều hướng an toàn của xe tự hành.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn khu vực nhập làn và rẽ nhánh" giải quyết cụ thể sự phức tạp của việc nhập làn và rẽ nhánh, những tình huống quan trọng trong lái xe tự động. Bộ dữ liệu này, bao gồm hình ảnh ghi lại quá trình lái xe, được chú thích để phân đoạn nhị phân, tập trung vào các khu vực mà làn đường nhập hoặc rẽ nhánh. Nó bao gồm các nhãn chi tiết cho các khu vực nhập làn, khu vực rẽ nhánh (được đánh dấu bằng các đường tam giác ngược) và các chướng ngại vật tiềm ẩn như xe cộ, cây cối, biển báo đường bộ và người đi bộ. Bộ dữ liệu này là một công cụ quan trọng để đào tạo các mô hình AI điều hướng các tình huống đường đầy thách thức này, đảm bảo trải nghiệm lái xe tự động mượt mà và an toàn hơn.

Sự miêu tả: Bộ dữ liệu "Phân đoạn ngữ nghĩa nhiều tình huống và con người" được thiết kế riêng cho ngành giải trí trực quan, bao gồm các hình ảnh được thu thập trên Internet với độ phân giải từ 1280 x 720 đến 6000 x 4000. Nó tập trung vào các cảnh nhiều người trên các bối cảnh đô thị, tự nhiên và trong nhà, cung cấp chú thích chi tiết về hình người, phụ kiện và hình nền.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn toàn cảnh tòa nhà ngoài trời" được tuyển chọn cho ngành giải trí trực quan, bao gồm một bộ sưu tập các hình ảnh ngoài trời được thu thập trên internet với độ phân giải cao vượt quá 3024 x 4032 pixel. Bộ dữ liệu này tập trung vào phân đoạn toàn cảnh, ghi lại mọi trường hợp có thể nhận dạng được trong các cảnh ngoài trời, bao gồm các tòa nhà, đường, con người, ô tô, v.v., cung cấp bộ dữ liệu toàn diện để phân tích và tạo môi trường chi tiết.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn ngữ nghĩa đối tượng ngoài trời" được phát triển cho các ứng dụng trong truyền thông & giải trí và robot, bao gồm nhiều hình ảnh được thu thập trên internet với độ phân giải từ 1024 x 726 đến 2358 x 1801 pixel. Tập dữ liệu này sử dụng các chú thích hộp giới hạn và các điểm chính để phân đoạn các yếu tố ngoài trời khác nhau, bao gồm các bộ phận cơ thể con người, cảnh quan thiên nhiên, cấu trúc kiến ​​trúc, vỉa hè, phương tiện giao thông, v.v.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn cảnh toàn cảnh" là tài nguyên toàn diện cho lĩnh vực robot và giải trí trực quan, bao gồm nhiều hình ảnh được thu thập trên internet với độ phân giải từ 660 x 371 đến 5472 x 3648 pixel. Bộ dữ liệu này nhằm mục đích phân đoạn ngữ nghĩa, nắm bắt các yếu tố đa dạng như mặt phẳng ngang và dọc, tòa nhà, con người, động vật và đồ nội thất, mang đến cái nhìn toàn diện về nhiều cảnh khác nhau.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn cảnh trò chơi PUBG" được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng chơi trò chơi, bao gồm các ảnh chụp màn hình từ trò chơi nổi tiếng PUBG với độ phân giải 1920 × 886, 1280 × 720 và 1480 × 720 pixel. Nó bao gồm 17 danh mục chẳng hạn và phân đoạn theo ngữ nghĩa, bao gồm nhân vật, phương tiện, phong cảnh và vật phẩm trong trò chơi, cung cấp nguồn tài nguyên phong phú cho việc phát triển và phân tích trò chơi.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn ngữ nghĩa cảnh đường" được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng lái xe tự động, bao gồm bộ sưu tập các hình ảnh được thu thập trên internet với độ phân giải tiêu chuẩn 1920 x 1080 pixel. Tập dữ liệu này tập trung vào phân đoạn ngữ nghĩa, nhằm mục đích phân đoạn chính xác các yếu tố khác nhau của cảnh đường như bầu trời, tòa nhà, vạch làn đường, người đi bộ, v.v. để hỗ trợ phát triển hệ thống hỗ trợ người lái tiên tiến (ADAS) và công nghệ xe tự hành.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn toàn cảnh cảnh đường" nhằm vào các ứng dụng trong giải trí trực quan và lái xe tự động, bao gồm một bộ sưu tập các hình ảnh cảnh đường được thu thập trên internet với độ phân giải vượt quá 1600 x 1200 pixel. Tập dữ liệu này chuyên về phân đoạn toàn cảnh, chú thích mọi trường hợp có thể nhận dạng trong hình ảnh, chẳng hạn như phương tiện, đường, làn đường, thảm thực vật và con người, cung cấp tập dữ liệu chi tiết để phân tích cảnh đường toàn diện.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu về đường viền bầu trời" của chúng tôi phục vụ cho các ngành công nghiệp internet, truyền thông và di động với tuyển chọn các hình ảnh bầu trời được tuyển chọn. Bộ dữ liệu này có các điều kiện bầu trời đa dạng bao gồm nắng, mây, bình minh, hoàng hôn, v.v., với khả năng phân đoạn tốt ở cấp độ pixel để trích xuất đường viền chi tiết, phù hợp cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Sự miêu tả: "Bộ dữ liệu phân đoạn bầu trời" được quản lý tỉ mỉ cho ngành giải trí trực quan, bao gồm các hình ảnh được chụp thủ công với độ phân giải thay đổi từ 937 × 528 đến 9961 × 3000. Bộ sưu tập này dành riêng cho việc phân đoạn bầu trời theo các thời điểm khác nhau trong ngày và đêm, cung cấp một loạt các kịch bản bầu trời ngoài trời linh hoạt cho các nhiệm vụ phân đoạn mặt nạ toàn diện.

Sự miêu tả: "Walkway Segmentation Dataset" được tạo ra để tăng cường tính an toàn và hiệu quả của các hệ thống lái xe tự động bằng cách tập trung vào việc xác định và phân đoạn chính xác các lối đi dành cho người đi bộ. Bộ dữ liệu này, chứa hình ảnh từ máy ghi âm lái xe, rất quan trọng để đào tạo các mô hình AI phân biệt giữa các khu vực có thể lái xe và các khu vực dành cho người đi bộ. Bằng cách phân đoạn các khu vực đi bộ dành cho người đi bộ thông qua cả kỹ thuật phân đoạn nhị phân và phân đoạn theo trường hợp, nó cung cấp một nguồn tài nguyên quan trọng để phát triển các phương tiện tự hành có thể điều hướng an toàn trong môi trường đô thị.