एआई/एमएल विकासका लागि इन्टरप्राइज-ग्रेड वातावरणीय दृश्य डेटासेटहरू

विवरण: "CCTV ट्राफिक दृश्य सिमान्टिक सेग्मेन्टेशन डाटासेट" ले स्वायत्त ड्राइभिङ विकासको लागि एक अद्वितीय परिप्रेक्ष्य प्रदान गर्दछ, स्थिर दृष्टिकोणबाट ट्राफिक दृश्यहरूको जटिलताहरू कब्जा गर्दै। 1600 x 1200 पिक्सेल र 7 fps भन्दा बढीको फ्रेम दरको साथ, सडक निगरानी क्यामेराहरूबाट उच्च-रिजोल्युशन CCTV फुटेज प्रयोग गर्दै, यो डेटासेटले मानव, जनावरहरू, साइकल चलाउने सवारीहरू, अटोमोबाइलहरू, र ट्राफिकमा विभिन्न तत्वहरूको विस्तृत उदाहरण विभाजन प्रदान गर्दछ। सडक अवरोधहरू। यसले मौसमी अवस्थाहरूको दायरालाई पनि समेट्छ, निश्चित सहूलियत बिन्दुबाट विभिन्न ट्राफिक परिदृश्यहरू बुझ्न र व्याख्या गर्न AI प्रणालीहरूलाई प्रशिक्षण दिनको लागि बलियो डाटासेट प्रदान गर्दछ।

विवरण: 3000 x 4000 पिक्सेलको उच्च रिजोल्युसनको साथ इन्टरनेट-संकलित छविहरूको सङ्कलन फिचर गर्दै, दृश्य मनोरञ्जन क्षेत्रको लागि "सिटी स्काई कन्टूर सेग्मेन्टेशन डाटासेट" क्युरेट गरिएको छ। यो डेटासेट समोच्च विभाजनको लागि समर्पित छ, शहरी सेटिङहरूमा भवनहरू र बिरुवाहरू जस्ता तत्वहरू सहित आकाश क्याप्चर गर्नमा केन्द्रित छ, विभिन्न दृश्य सामग्री सिर्जनाको लागि विस्तृत पृष्ठभूमि प्रदान गर्दछ।

विवरण: "Dashcam ट्राफिक दृश्यहरू सिमान्टिक सेग्मेन्टेशन डाटासेट" स्वायत्त ड्राइभिङ टेक्नोलोजीहरूको सीमाहरू धकेल्न आवश्यक छ। यो डेटासेटले लगभग 1280 x 720 पिक्सेलको रिजोल्युसनको साथ ड्राइभिङ रेकर्डर छविहरू समावेश गर्दछ, शहरी र उपनगरीय ट्राफिक वातावरणका विभिन्न तत्वहरू प्रतिबिम्बित गर्न शब्दार्थ रूपमा विभाजित। यसले आकाश, मानिस, मोटर वाहन, गैर-मोटर सवारी, राजमार्ग, पैदल मार्ग, जेब्रा क्रसिङ, रूख, भवन, र थप सहित २४ विभिन्न वस्तु र परिदृश्यहरूलाई व्यापक रूपमा वर्गीकरण गर्दछ। यो विस्तृत सिमान्टिक विभाजनले स्वायत्त ड्राइभिङ प्रणालीहरूलाई सडकको जटिलताहरूलाई राम्रोसँग बुझ्न र व्याख्या गर्न, नेभिगेसन र सुरक्षा प्रोटोकलहरू बढाउन अनुमति दिन्छ।

विवरण: "ड्राइभेबल एरिया सेग्मेन्टेसन डाटासेट" विभिन्न ड्राइभिङ वातावरणहरू मार्फत स्वायत्त सवारी साधनहरू नेभिगेट गर्न AI को क्षमताहरू बृद्धि गर्न सावधानीपूर्वक बनाइएको छ। यसले 1600 x 1200 देखि 2592 x 1944 पिक्सेलसम्मको रिजोल्युसनको साथ, बिटुमेन, कंक्रीट, बजरी, पृथ्वी, हिउँ र बरफ जस्ता विभिन्न फुटपाथ प्रकारहरू खिच्ने गरी उच्च-रिजोल्युसन छविहरूको विस्तृत एरे फिचर गर्दछ। यो डेटासेट AI मोडेलहरूलाई ड्राइभ गर्न मिल्ने र गैर-ड्राइभ गर्न मिल्ने क्षेत्रहरू, स्वायत्त ड्राइभिङको आधारभूत पक्षहरू बीचको भिन्नताको लागि प्रशिक्षणको लागि महत्त्वपूर्ण छ। विस्तृत अर्थ र बाइनरी विभाजन प्रदान गरेर, यसले स्वायत्त सवारी साधनहरूको सुरक्षा र दक्षता सुधार गर्ने लक्ष्य राख्छ, उनीहरूले वास्तविक-विश्व परिदृश्यहरूमा सामना गर्ने विभिन्न सडक अवस्था र वातावरणमा अनुकूलन गर्न सक्छन् भन्ने सुनिश्चित गर्दै।

विवरण: अद्वितीय पहिचानहरूबाट तस्बिरहरू (१ नामांकन तस्बिर, प्रति पहिचान २० ऐतिहासिक फोटोहरू) र भिडियोहरू (१ इनडोर, १ बाहिरी) सङ्कलन गर्नुहोस्

विवरण: "इनडोर वस्तुहरू विभाजन डाटासेट" ले 1024 × 1024 देखि 3024 × 4032 सम्मका उच्च-रिजोल्युसन छविहरू प्रदान गर्दै विज्ञापन, गेमिङ र भिजुअल मनोरञ्जन क्षेत्रहरू सेवा गर्दछ। यस डेटासेटले 50 भन्दा बढी प्रकारका सामान्य इनडोर वस्तुहरू र वास्तुकलाका तत्वहरू समावेश गर्दछ। र कोठा संरचनाहरू, उदाहरणका लागि एनोटेट, शब्दार्थ, र समोच्च विभाजन।

विवरण: CCTV क्यामेरा छविहरू। रिजोल्युसन 1920 x 1080 भन्दा बढी छ र भिडियोको प्रति सेकेन्ड फ्रेमहरूको संख्या 30 भन्दा बढी छ।

विवरण: तिनीहरूको वातावरणको सन्दर्भमा ल्यान्डमार्कहरूको छविहरू

रेकर्डिङ यन्त्र: मोबाइल क्यामेरा

रेकर्डिङ अवस्था: - दिनको उज्यालो - रात - बादल / वर्षा

विवरण: "लेन लाइन सेग्मेन्टेशन डाटासेट" लाई विशेष गरी लेन पत्ता लगाउने र विभाजनमा ध्यान केन्द्रित गर्दै, स्वायत्त ड्राइभिङ टेक्नोलोजीहरूमा प्रगतिलाई गति दिन डिजाइन गरिएको हो। यसले ड्राइभिङ रेकर्डरहरूबाट छविहरूको एक विशाल सरणी समावेश गर्दछ, सडक चिन्हहरूको विस्तृत दायरा जस्तै सेतो र पहेंलोमा विभिन्न ठोस र ड्यास गरिएका रेखाहरू कभर गर्न 35 फरक कोटीहरूमा विभाजित। यस डेटासेटले लेन सीमाहरू पहिचान गर्नमा AI को शुद्धतालाई परिष्कृत गर्ने लक्ष्य राख्छ, स्वायत्त सवारीहरूको सुरक्षित नेभिगेसनको लागि महत्त्वपूर्ण।

विवरण: "लेन मर्जिङ र फोर्क एरिया सेग्मेन्टेशन डाटासेट" ले विशेष रूपमा लेन मर्जर र फोर्किङको जटिलताहरूलाई सम्बोधन गर्दछ, स्वायत्त ड्राइभिङमा महत्वपूर्ण परिदृश्यहरू। यो डेटासेट, ड्राइभिङ रेकर्डर छविहरू समावेश, बाइनरी विभाजनको लागि एनोटेट गरिएको छ, लेनहरू मर्ज वा शाखा बन्द हुने क्षेत्रहरूमा फोकस गर्दै। यसले लेन मर्ज गर्ने क्षेत्रहरू, लेन फोर्क क्षेत्रहरू (त्रिभुज उल्टो रेखाहरूद्वारा चिन्हित), र सवारी, रूखहरू, सडक चिन्हहरू, र पैदल यात्रीहरू जस्ता सम्भावित अवरोधहरूका लागि विस्तृत लेबलहरू समावेश गर्दछ। यो डेटासेट AI मोडेलहरूलाई यी चुनौतीपूर्ण सडक परिस्थितिहरू नेभिगेट गर्न, सहज र सुरक्षित स्वायत्त ड्राइभिङ अनुभवहरू सुनिश्चित गर्न प्रशिक्षणको लागि महत्त्वपूर्ण उपकरण हो।

विवरण: 1280 x 720 देखि 6000 x 4000 सम्मको रिजोलुसन भएको इन्टरनेट-संकलित छविहरू समावेश गरी दृश्य मनोरञ्जन उद्योगको लागि "बहु परिदृश्यहरू र व्यक्तिहरूको अर्थिक विभाजन" डेटासेट बनाइएको छ। यसले शहरी, प्राकृतिक, र भित्री सेटिङहरूमा बहु-व्यक्ति दृश्यहरूमा केन्द्रित छ। मानव आकृतिहरू, सामानहरू, र पृष्ठभूमिका लागि विस्तृत एनोटेशनहरू प्रदान गर्दै।

विवरण: 3024 x 4032 पिक्सेल भन्दा उच्च रिजोलुसनका साथ इन्टरनेट-संकलित बाहिरी छविहरूको सङ्कलन समावेश गरी दृश्य मनोरञ्जन उद्योगको लागि "आउटडोर बिल्डिंग प्यानोप्टिक सेग्मेन्टेशन डाटासेट" क्युरेट गरिएको छ। यस डेटासेटले पनोप्टिक विभाजनमा केन्द्रित छ, भवनहरू, सडकहरू, मानिसहरू, कारहरू, र थप सहित बाहिरी दृश्यहरू भित्र प्रत्येक पहिचान योग्य उदाहरणहरू क्याप्चर गर्दै, विस्तृत वातावरणीय विश्लेषण र सिर्जनाको लागि एक व्यापक डेटासेट प्रदान गर्दछ।

विवरण: 1024 x 726 देखि 2358 x 1801 पिक्सेल सम्मको रिजोलुसनका साथ विभिन्न प्रकारका इन्टरनेट-संकलित छविहरू समावेश गरी मिडिया र मनोरञ्जन र रोबोटिक्समा अनुप्रयोगहरूको लागि "आउटडोर वस्तुहरू सिमेन्टिक सेग्मेन्टेशन डाटासेट" विकसित गरिएको छ। यस डेटासेटले मानव शरीरका अंगहरू, प्राकृतिक दृश्यहरू, वास्तु संरचनाहरू, फुटपाथहरू, यातायातका साधनहरू, र थप सहित विभिन्न बाहिरी तत्वहरूलाई विभाजन गर्न बाउन्डिङ बक्स र मुख्य बिन्दु एनोटेसनहरू प्रयोग गर्दछ।

विवरण: "Panoptic Scenes Segmentation Dataset" रोबोटिक्स र भिजुअल मनोरन्जन क्षेत्रहरूको लागि एक व्यापक स्रोत हो, जसमा 660 x 371 देखि 5472 x 3648 पिक्सेलसम्मको रिजोल्युसनको साथ इन्टरनेट-संकलित छविहरूको विस्तृत श्रृंखला समावेश छ। यस डेटासेटको उद्देश्य सेमेन्टिक सेग्मेन्टेसन हो, विभिन्न तत्वहरू जस्तै तेर्सो र ठाडो विमानहरू, भवनहरू, मानिसहरू, जनावरहरू, र फर्निचरहरू खिच्ने, विभिन्न दृश्यहरूको समग्र दृश्य प्रदान गर्ने।

विवरण: "PUBG गेम सीन्स सेग्मेन्टेशन डाटासेट" विशेष गरी गेमिङ एपहरूका लागि डिजाइन गरिएको हो, जसमा लोकप्रिय गेम PUBG का 1920 × 886, 1280 × 720, र 1480 × 720 पिक्सेलको रिजोल्युसनका स्क्रिनसटहरू छन्। यसले 17 कोटिहरू समावेश गर्दछ उदाहरण र सिमेन्टिक विभाजनका लागि, क्यारेक्टरहरू, सवारी साधनहरू, परिदृश्यहरू, र इन-गेम वस्तुहरू सहित, खेल विकास र विश्लेषणको लागि एक समृद्ध स्रोत प्रदान गर्दछ।

विवरण: "रोड सीन सिमान्टिक सेग्मेन्टेशन डाटासेट" विशेष गरी स्वायत्त ड्राइभिङ अनुप्रयोगहरूको लागि डिजाइन गरिएको हो, जसमा 1920 x 1080 पिक्सेलको मानक रिजोल्युसनको साथ इन्टरनेट-संकलित छविहरूको सङ्कलन हुन्छ। यो डेटासेट सिमेन्टिक सेग्मेन्टेसनमा केन्द्रित छ, सडक दृश्यका विभिन्न तत्वहरू जस्तै आकाश, भवन, लेन लाइनहरू, पैदल यात्रीहरू, र थपलाई सही रूपमा विभाजन गर्ने लक्ष्य राखेर, उन्नत ड्राइभर-सहायता प्रणाली (ADAS) र स्वायत्त वाहन प्रविधिहरूको विकासलाई समर्थन गर्न।

विवरण: "रोड सीन्स प्यानोप्टिक सेग्मेन्टेशन डाटासेट" को उद्देश्य दृश्य मनोरञ्जन र स्वायत्त ड्राइभिङका अनुप्रयोगहरूमा राखिएको छ, जसमा 1600 x 1200 पिक्सेल भन्दा बढीको रिजोलुसनका साथ इन्टरनेट-संकलित सडक दृश्य छविहरूको सङ्कलन समावेश छ। यो डेटासेटले प्यानोप्टिक विभाजनमा विशेषज्ञता दिन्छ, चित्रहरू भित्रका प्रत्येक पहिचान योग्य उदाहरण एनोटेट गर्दै, जस्तै सवारी, सडक, लेन लाइनहरू, वनस्पति, र मानिसहरू, विस्तृत सडक दृश्य विश्लेषणको लागि विस्तृत डेटासेट प्रदान गर्दछ।

विवरण: हाम्रो "स्काई आउटलाइन म्याटिङ डाटासेट" ले इन्टरनेट, मिडिया, र मोबाइल उद्योगहरूलाई आकाश छविहरूको क्युरेट गरिएको चयनको साथ पूरा गर्दछ। यो डेटासेटले घमाइलो, बादल, सूर्योदय, सूर्यास्त, र थप सहित विभिन्न आकाश अवस्थाहरू समावेश गर्दछ, विस्तृत रूपरेखा निकासीको लागि पिक्सेल-स्तर राम्रो विभाजनको साथ, विभिन्न अनुप्रयोगहरूको लागि उपयुक्त।

विवरण: 937 × 528 देखि 9961 × 3000 सम्म भिन्न रिजोलुसनका साथ म्यानुअल रूपमा क्याप्चर गरिएका छविहरू प्रस्तुत गर्दै, दृश्य मनोरञ्जन उद्योगका लागि "स्काई सेग्मेन्टेशन डाटासेट" सावधानीपूर्वक क्युरेट गरिएको छ। यो संग्रह दिन र रातको विभिन्न समयमा आकाशको विभाजन गर्न समर्पित छ। व्यापक मास्क विभाजन कार्यहरूको लागि बाहिरी आकाश परिदृश्यहरूको गतिशील दायरा।

विवरण: पैदल यात्री पैदल मार्गहरूको सही पहिचान र विभाजनमा ध्यान केन्द्रित गरेर स्वायत्त ड्राइभिङ प्रणालीहरूको सुरक्षा र दक्षता बढाउन "वाकवे सेग्मेन्टेशन डाटासेट" बनाइएको हो। ड्राइभिङ रेकर्डरहरूबाट छविहरू समावेश गरिएको यो डेटासेट, ड्राइभ गर्न मिल्ने क्षेत्रहरू र पैदल यात्री क्षेत्रहरू बीच भेद गर्न AI मोडेलहरूलाई प्रशिक्षण दिनको लागि महत्त्वपूर्ण छ। दुबै उदाहरण र बाइनरी विभाजन प्रविधिहरू मार्फत पैदल यात्रु हिड्ने क्षेत्रहरू विभाजन गरेर, यसले सहरी वातावरणलाई सुरक्षित रूपमा नेभिगेट गर्न सक्ने स्वायत्त सवारी साधनहरू विकास गर्नको लागि महत्त्वपूर्ण स्रोत प्रदान गर्दछ।