KITTI-360 自动驾驶数据集

KITTI-360 是一个具有丰富感知信息 (sensory information) 和完整标注的大规模数据集。它包括在 73.7 公里的行驶距离内,产生的 32 万张图像和 10 万个激光扫描文件。 在 KITTI 数据集基础上,KITTI-360 提供了更全面的 2D 及 …

2D-3D Match Dataset 数据集

2D-3D Match Dataset 是一个通过利用来自 RGB-D 扫描的几个 3D 数据集实现 2D-3D 对应的数据集。数据集使用来自 SceneNN 和 3DMatch 的数据。训练数据集由 110 个 RGB-D 扫描组成,其中 56 个场景来自SceneNN,54 …

JHU-CROWD++大规模人群计数数据集

JHU-CROWD++ 是一个大规模人群计数数据集,包含 4372 张图片和 151 万条标注。该数据集是在各种不同的场景和环境条件下收集的,提供了相对丰富的标注集,如点 (dot)、近似边界框 (approximate bounding box)、模糊级别 (blur leve…

iSAID 航空图像实例分割数据集

iSAID 是一个用于航空图像中实例分割的大规模数据集。它是第一个用于航空图像中实例分割的基准数据集,结合了实例级物体检测和像素级分割任务。数据集包含 15 个类别中 655,451 个对象实例的 2,806 张高分辨率图像。iSAID 的图像与 DOTA-v1.0 数据集相同,…

A*3D 自动驾驶数据集

A*3D 是一个适用于复杂环境的自动驾驶数据集,旨在提高自动驾驶在现实世界中对行人和公众的安全性。 该数据集具有以下特点: 23 万个人为标注的 3D 目标注解(存在于 39,179 个 LiDAR 点云 frame 以及对应的正面 RGB 图像中)不同的采集时间(白天、晚上)及…

MINOS 目标检测数据集

MINOS 是一个模拟器,适用于开发复杂室内环境中目标导向导航的多传感器模型。该模拟器利用复杂 3D 环境的大型数据集,并支持灵活配置多模态传感器套件。该数据集基于深度学习的导航方法进行基准测试,分析环境复杂性对导航性能的影响,并对传感器运动学习中的多模态进行了对照研究。

SynPick 动态场景理解数据集

SynPick 是一个合成数据集,用于在 bin-picking 场景中理解动态场景。与现有的数据集相比,这个数据集处于一个现实的工业应用领域,并且具有为 ARC (Amazon Robotics Challenge) 2017 开发的具有真实拣选动作的动态场景。该数据集与流行的…

DCASE 2013 声音事件检测数据集

DCASE 2013 全称 Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events,是一个用于声音事件检测的数据集。该数据集由纯音频录音组成,其特征是单个声音事件在一个声学场景中很突出。 在场景分类任务的数据集中,每种…

SUN397 大规模场景理解数据集

SUN397 全称 Scene UNderstanding,是一个大规模的场景理解数据集。该数据集包含 899 个类别和 130,519 张图像。该数据集包含 397 个采样良好的类别,可用于评估众多最先进的场景识别算法。

S2LE 星际争霸强化学习环境数据集

S2LE 全称 StarCraft II Learning Environment,是一个基于星际争霸 II 游戏的强化学习环境数据集。该数据集描述了《星际争霸 II 》域的观察、动作和奖励规范,并为与游戏引擎的通信提供了一个基于 Python 的开源界面。数据集包含来自人类专家…

DADA-seg 事故数据集

DADA-seg 是一个像素级标注的事故数据集。该数据集从基于事件的数据中提取动态背景,以更高的时间分辨率来增强静态的 RGB 图像。数据集包含从交通事故中获得的各种关键场景,可用于语义分割。

Synscapes 街道场景解析数据集

Synscapes 是一个使用逼真的渲染技术,采用端到端的现实主义方法创建的、用于街道场景解析的合成数据集。它展示了训练和验证以及新型分析的最新结果。数据集包括 25000 张独特街景图像,准确捕捉从太阳和天空的照明,到场景的几何和材料构成,再到相机系统的光学、传感器和处理。

RoadTracer 道路数据集

RoadTracer 数据集是一个用于从航空图像中提取道路网络的数据集,包括一个大型图像库(高分辨率卫星图像以及 ground truth 道路网络图),涵盖了六个国家四十个城市的市中心周围约 24 平方公里的区域(卫星图像来自谷歌,分辨率为 60 厘米/像素,道路网络图像来自 …