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Berkeley的大规模自动驾驶视频数据集-BDD100K

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1.8T
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Autonomous Driving Classification

发布机构:加州大学伯克利分校 AI 实验室包含数量:10 万个高清视频序列,10 万张图片数据格式:标签:.json;图片:.png图片尺......

数据结构 ? 1.8T

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    发布机构:加州大学伯克利分校 AI 实验室
    包含数量:10 万个高清视频序列,10 万张图片
    数据格式:标签:.json;图片:.png
    图片尺寸:1280*720
    数据大小:1.8 TB
    数据集中的视频是从美国各地收集的,涵盖不同时间、不同天气条件(包括晴天、阴天和雨天,以及白天和晚上的不同时间)和驾驶场景。
    收集数据集的地理位置分布在纽约、伯克利、旧金山等地
    数据集中,道路目标检测是为公共汽车、交通灯、交通标志、人、自行车、卡车、摩托车、汽车、火车和乘车人等 100000 张图片上标注 2D 边界框;
    实例分割被用于探索具有像素级和丰富实例级注释,相关图像超过 10000 张;引擎区域是从 10 万张图片中学习复杂的可驾驶决策;
    车道标记是在 10 万张行车指南图片上的多种车道标注。
    车道标记类图片中,标注了实线、虚线、双线、单线等
    该数据集由相关论文有《BDD100K: A Diverse Driving Video Database with Scalable Annotation Tooling》,该项目由伯克利 DeepDrive 产业联盟组织和赞助,该联盟研究计算机视觉和机器学习在汽车应用上的最新技术。
    资料来源:
    https://bair.berkeley.edu/blog/2018/05/30/bdd/
    论文地址:
    https://arxiv.org/pdf/1805.04687.pdf

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    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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