Enterprise-grade omgevingsscenario-datasets voor AI/ML-ontwikkeling

Beschrijving: De "CCTV Traffic Scene Semantic Segmentation Dataset" biedt een uniek perspectief voor de ontwikkeling van autonoom rijden, waarbij de complexiteit van verkeerssituaties wordt vastgelegd vanuit een stationair gezichtspunt. Met behulp van CCTV-beelden met hoge resolutie van wegbewakingscamera's, met resoluties van meer dan 1600 x 1200 pixels en een framesnelheid van meer dan 7 fps, biedt deze dataset gedetailleerde segmentatie van verschillende elementen in het verkeer, waaronder mensen, dieren, fietsvoertuigen, auto's en wegversperringen. Het omvat ook een reeks weersomstandigheden en biedt een robuuste dataset voor het trainen van AI-systemen om diverse verkeersscenario's te begrijpen en te interpreteren vanuit een vast gezichtspunt.

Beschrijving: De "City Sky Contour Segmentation Dataset" is samengesteld voor de visuele entertainmentsector en bevat een verzameling op internet verzamelde afbeeldingen met een hoge resolutie van 3000 x 4000 pixels. Deze dataset is gewijd aan contoursegmentatie, met de nadruk op het vastleggen van de lucht in stedelijke omgevingen met elementen zoals gebouwen en planten, en biedt een gedetailleerde achtergrond voor het creëren van verschillende visuele inhoud.

Beschrijving: De "Dashcam Traffic Scenes Semantic Segmentation Dataset" is essentieel voor het verleggen van de grenzen van autonome rijtechnologieën. Deze dataset bevat rijrecorderbeelden met een resolutie van ongeveer 1280 x 720 pixels, semantisch gesegmenteerd om verschillende elementen van stedelijke en voorstedelijke verkeersomgevingen weer te geven. Het categoriseert uitgebreid 24 verschillende objecten en scenario's, waaronder lucht, mensen, motorvoertuigen, niet-gemotoriseerde voertuigen, snelwegen, voetpaden, zebrapaden, bomen, gebouwen en meer. Deze gedetailleerde semantische segmentatie stelt autonome rijsystemen in staat om de complexiteit van de weg beter te begrijpen en te interpreteren, waardoor navigatie- en veiligheidsprotocollen worden verbeterd.

Beschrijving: De "Drivable Area Segmentation Dataset" is zorgvuldig samengesteld om de mogelijkheden van AI te verbeteren bij het navigeren van autonome voertuigen door diverse rijomgevingen. Het bevat een breed scala aan afbeeldingen met een hoge resolutie, met resoluties variërend van 1600 x 1200 tot 2592 x 1944 pixels, die verschillende soorten verharding vastleggen, zoals bitumen, beton, grind, aarde, sneeuw en ijs. Deze dataset is van vitaal belang voor het trainen van AI-modellen om onderscheid te maken tussen berijdbare en niet-berijdbare gebieden, een fundamenteel aspect van autonoom rijden. Door gedetailleerde semantische en binaire segmentatie te bieden, is het gericht op het verbeteren van de veiligheid en efficiëntie van autonome voertuigen, zodat ze zich kunnen aanpassen aan verschillende wegomstandigheden en omgevingen die in real-world scenario's worden aangetroffen.

Beschrijving: Verzamel afbeeldingen (1 inschrijvingsfoto, 20 historische foto's per identiteit) en video's (1 binnen, 1 buiten) van unieke identiteiten

Beschrijving: De "Indoor Objects Segmentation Dataset" bedient de reclame-, gaming- en visuele entertainmentsector en biedt afbeeldingen met een hoge resolutie variërend van 1024 × 1024 tot 3024 × 4032. Deze dataset bevat meer dan 50 soorten algemene objecten voor binnenshuis en architectonische elementen, zoals meubels en kamerstructuren, bijvoorbeeld geannoteerd met semantische en contoursegmentatie.

Beschrijving: CCTV-camera's Afbeeldingen. Resolutie is meer dan 1920 x 1080 en het aantal frames per seconde van de video is meer dan 30.

Beschrijving: Afbeeldingen van oriëntatiepunten in de context van hun omgeving

Opname apparaat: Mobiele camera

Opnamevoorwaarde: - Daglicht - Nacht - Bewolkt/Regen

Beschrijving: De "Lane Line Segmentation Dataset" is ontworpen om de vooruitgang in autonome rijtechnologieën te versnellen, met een specifieke focus op rijstrookdetectie en segmentatie. Het bevat een groot aantal afbeeldingen van rijrecorders, gesegmenteerd in 35 verschillende categorieën om een ​​uitgebreid scala aan wegmarkeringen te dekken, zoals verschillende doorlopende en onderbroken lijnen in wit en geel. Deze dataset is bedoeld om de precisie van AI te verfijnen bij het identificeren van rijstrookgrenzen, cruciaal voor de veilige navigatie van autonome voertuigen.

Beschrijving: De "Lane Merging and Fork Area Segmentation Dataset" richt zich specifiek op de complexiteit van rijstrooksamenvoeging en -vertakking, kritieke scenario's in autonoom rijden. Deze dataset, bestaande uit rijrecorderbeelden, is geannoteerd voor binaire segmentatie, met de focus op gebieden waar rijstroken samenkomen of vertakken. Het bevat gedetailleerde labels voor rijstrooksamenvoegingsgebieden, rijstrookvertakkingsgebieden (gemarkeerd door driehoekige omgekeerde lijnen) en mogelijke obstakels zoals voertuigen, bomen, verkeersborden en voetgangers. Deze dataset is een essentieel hulpmiddel voor het trainen van AI-modellen om door deze uitdagende wegsituaties te navigeren, wat zorgt voor soepelere en veiligere autonome rijervaringen.

Beschrijving: De dataset 'Multiple Scenarios And Persons Semantic Segmentation' is op maat gemaakt voor de visuele entertainmentindustrie en bestaat uit op internet verzamelde afbeeldingen met resoluties van 1280 x 720 tot 6000 x 4000. De dataset richt zich op scènes met meerdere personen in stedelijke, natuurlijke en binnenomgevingen. met gedetailleerde annotaties voor menselijke figuren, accessoires en achtergronden.

Beschrijving: De "Outdoor Building Panoptic Segmentation Dataset" is samengesteld voor de visuele entertainmentindustrie en bestaat uit een verzameling op internet verzamelde buitenbeelden met hoge resoluties van meer dan 3024 x 4032 pixels. Deze dataset richt zich op panoptische segmentatie, waarbij elk identificeerbaar exemplaar binnen de buitenscènes wordt vastgelegd, inclusief gebouwen, wegen, mensen, auto's en meer, en biedt een uitgebreide dataset voor gedetailleerde omgevingsanalyse en -creatie.

Beschrijving: De "Outdoor Objects Semantic Segmentation Dataset" is ontwikkeld voor toepassingen in media & entertainment en robotica, bestaande uit een verscheidenheid aan op internet verzamelde afbeeldingen met resoluties variërend van 1024 x 726 tot 2358 x 1801 pixels. Deze dataset maakt gebruik van begrenzingskaders en annotaties van belangrijke punten om verschillende buitenelementen te segmenteren, waaronder menselijke lichaamsdelen, natuurlijke landschappen, architectonische constructies, trottoirs, transportmiddelen en meer.

Beschrijving: De "Panoptic Scenes Segmentation Dataset" is een uitgebreide bron voor de robotica en visuele entertainmentvelden, bestaande uit een breed scala aan op internet verzamelde afbeeldingen met resoluties van 660 x 371 tot 5472 x 3648 pixels. Deze dataset is gericht op semantische segmentatie, waarbij verschillende elementen worden vastgelegd, zoals horizontale en verticale vlakken, gebouwen, mensen, dieren en meubels, en biedt een holistisch beeld van verschillende scènes.

Beschrijving: De "PUBG Game Scenes Segmentation Dataset" is speciaal ontworpen voor gaming-toepassingen, met screenshots van de populaire game PUBG met resoluties van 1920 × 886, 1280 × 720 en 1480 × 720 pixels. Het omvat bijvoorbeeld 17 categorieën en semantische segmentatie, waaronder personages, voertuigen, landschappen en in-game items, en biedt een rijke bron voor game-ontwikkeling en -analyse.

Beschrijving: De "Road Scene Semantic Segmentation Dataset" is speciaal ontworpen voor toepassingen voor autonoom rijden en bevat een verzameling op internet verzamelde afbeeldingen met een standaardresolutie van 1920 x 1080 pixels. Deze dataset is gericht op semantische segmentatie, met als doel verschillende elementen van wegscènes, zoals de lucht, gebouwen, rijstrooklijnen, voetgangers en meer, nauwkeurig te segmenteren, om de ontwikkeling van geavanceerde rijhulpsystemen (ADAS) en autonome voertuigtechnologieën te ondersteunen.

Beschrijving: De "Road Scenes Panoptic Segmentation Dataset" is gericht op toepassingen in visueel entertainment en autonoom rijden, met een verzameling op internet verzamelde wegscènebeelden met resoluties van meer dan 1600 x 1200 pixels. Deze dataset is gespecialiseerd in panoptische segmentatie, waarbij elk identificeerbaar exemplaar binnen de afbeeldingen wordt geannoteerd, zoals voertuigen, wegen, rijstrooklijnen, vegetatie en mensen, waardoor een gedetailleerde dataset ontstaat voor uitgebreide analyse van het wegbeeld.

Beschrijving: Onze "Sky Outline Matting Dataset" is geschikt voor internet, media en mobiele industrieën met een samengestelde selectie van luchtafbeeldingen. Deze dataset bevat diverse hemelomstandigheden, waaronder zonnig, bewolkt, zonsopgang, zonsondergang en meer, met fijne segmentatie op pixelniveau voor gedetailleerde extractie van contouren, geschikt voor verschillende toepassingen.

Beschrijving: De "Sky Segmentation Dataset" is zorgvuldig samengesteld voor de visuele entertainmentindustrie, met handmatig vastgelegde beelden met resoluties variërend van 937 × 528 tot 9961 × 3000. Deze collectie is gewijd aan de segmentatie van luchten over verschillende tijdstippen van de dag en de nacht, waardoor een dynamisch bereik van buitenluchtscenario's voor uitgebreide maskersegmentatietaken.

Beschrijving: De "Walkway Segmentation Dataset" is ontworpen om de veiligheid en efficiëntie van autonome rijsystemen te verbeteren door te focussen op de nauwkeurige identificatie en segmentatie van voetgangerspaden. Deze dataset, met afbeeldingen van rijrecorders, is cruciaal voor het trainen van AI-modellen om onderscheid te maken tussen berijdbare gebieden en voetgangerszones. Door voetgangerspaden te segmenteren via zowel instance- als binaire segmentatietechnieken, biedt het een cruciale bron voor het ontwikkelen van autonome voertuigen die veilig door stedelijke omgevingen kunnen navigeren.