Unternehmenstaugliche Datensätze für Umweltszenen für die KI/ML-Entwicklung

Beschreibung: Der „CCTV Traffic Scene Semantic Segmentation Dataset“ bietet eine einzigartige Perspektive für die Entwicklung autonomen Fahrens und erfasst die Feinheiten von Verkehrsszenen aus einer stationären Perspektive. Dieser Datensatz verwendet hochauflösendes CCTV-Filmmaterial von Straßenüberwachungskameras mit Auflösungen von über 1600 x 1200 Pixeln und einer Bildrate von über 7 fps und bietet eine detaillierte Instanzsegmentierung verschiedener Elemente im Verkehr, darunter Menschen, Tiere, Fahrräder, Autos und Straßensperren. Er umfasst auch eine Reihe von Wetterbedingungen und bietet einen robusten Datensatz für das Training von KI-Systemen, um verschiedene Verkehrsszenarien aus einer festen Perspektive zu verstehen und zu interpretieren.

Beschreibung: Der „City Sky Contour Segmentation Dataset“ ist für den Bereich der visuellen Unterhaltung konzipiert und enthält eine Sammlung im Internet gesammelter Bilder mit einer hohen Auflösung von 3000 x 4000 Pixeln. Dieser Datensatz ist der Kontursegmentierung gewidmet und konzentriert sich auf die Erfassung des Himmels in städtischen Umgebungen mit Elementen wie Gebäuden und Pflanzen, um einen detaillierten Hintergrund für die Erstellung verschiedener visueller Inhalte zu bieten.

Beschreibung: Der „Dashcam Traffic Scenes Semantic Segmentation Dataset“ ist unverzichtbar, um die Grenzen autonomer Fahrtechnologien zu erweitern. Dieser Datensatz enthält Fahraufzeichnungsbilder mit einer Auflösung von etwa 1280 x 720 Pixeln, die semantisch segmentiert sind, um verschiedene Elemente städtischer und vorstädtischer Verkehrsumgebungen widerzuspiegeln. Er kategorisiert umfassend 24 verschiedene Objekte und Szenarien, darunter Himmel, Menschen, Kraftfahrzeuge, nicht motorisierte Fahrzeuge, Autobahnen, Fußgängerwege, Zebrastreifen, Bäume, Gebäude und mehr. Diese detaillierte semantische Segmentierung ermöglicht es autonomen Fahrsystemen, die Komplexität der Straße besser zu verstehen und zu interpretieren, was die Navigation und Sicherheitsprotokolle verbessert.

Beschreibung: Der „Drivable Area Segmentation Dataset“ wurde sorgfältig entwickelt, um die Fähigkeiten der KI bei der Navigation autonomer Fahrzeuge durch unterschiedliche Fahrumgebungen zu verbessern. Er bietet eine breite Palette hochauflösender Bilder mit Auflösungen von 1600 x 1200 bis 2592 x 1944 Pixeln und erfasst verschiedene Straßenbeläge wie Bitumen, Beton, Kies, Erde, Schnee und Eis. Dieser Datensatz ist von entscheidender Bedeutung für das Training von KI-Modellen zur Unterscheidung zwischen befahrbaren und nicht befahrbaren Bereichen, einem grundlegenden Aspekt des autonomen Fahrens. Durch die Bereitstellung einer detaillierten semantischen und binären Segmentierung soll die Sicherheit und Effizienz autonomer Fahrzeuge verbessert und sichergestellt werden, dass sie sich an unterschiedliche Straßenbedingungen und Umgebungen in realen Szenarien anpassen können.

Beschreibung: Sammeln Sie Bilder (1 Registrierungsfoto, 20 historische Fotos pro Identität) und Videos (1 Indoor, 1 Outdoor) von einzigartigen Identitäten

Beschreibung: Der „Indoor Objects Segmentation Dataset“ dient den Bereichen Werbung, Gaming und visuelle Unterhaltung und bietet hochauflösende Bilder im Bereich von 1024 × 1024 bis 3024 × 4032. Dieser Datensatz umfasst über 50 Arten gängiger Innenraumobjekte und Architekturelemente wie Möbel und Raumstrukturen, die beispielsweise mit Anmerkungen, semantischer und Kontursegmentierung versehen sind.

Beschreibung: Bilder von CCTV-Kameras. Die Auflösung liegt über 1920 x 1080 und die Anzahl der Bilder pro Sekunde des Videos liegt bei über 30.

Beschreibung: Bilder von Landmarken im Kontext ihrer Umgebung

Aufnahmegerät: Mobile Kamera

Aufnahmebedingung: - Tageslicht - Nacht - Bewölkt/Regen

Beschreibung: Der „Lane Line Segmentation Dataset“ soll die Weiterentwicklung autonomer Fahrtechnologien beschleunigen und konzentriert sich dabei insbesondere auf die Fahrspurerkennung und -segmentierung. Er enthält eine große Anzahl von Bildern von Fahraufzeichnungsgeräten, die in 35 verschiedene Kategorien unterteilt sind, um ein umfassendes Spektrum an Straßenmarkierungen wie verschiedene durchgezogene und gestrichelte Linien in Weiß und Gelb abzudecken. Dieser Datensatz zielt darauf ab, die Präzision der KI bei der Erkennung von Fahrspurbegrenzungen zu verbessern, was für die sichere Navigation autonomer Fahrzeuge von entscheidender Bedeutung ist.

Beschreibung: Der „Lane Merging and Fork Area Segmentation Dataset“ befasst sich speziell mit den Komplexitäten von Spurverschmelzungen und -verzweigungen, kritischen Szenarien beim autonomen Fahren. Dieser Datensatz, der aus Fahraufzeichnungsbildern besteht, ist für die binäre Segmentierung annotiert und konzentriert sich auf Bereiche, in denen Spuren zusammenlaufen oder sich verzweigen. Er enthält detaillierte Beschriftungen für Spurverschmelzungsbereiche, Spurverzweigungsbereiche (markiert durch dreieckige umgekehrte Linien) und potenzielle Hindernisse wie Fahrzeuge, Bäume, Verkehrsschilder und Fußgänger. Dieser Datensatz ist ein wichtiges Werkzeug zum Trainieren von KI-Modellen, um diese herausfordernden Straßensituationen zu meistern und so ein reibungsloseres und sichereres autonomes Fahrerlebnis zu gewährleisten.

Beschreibung: Der Datensatz „Multiple Scenarios And Persons Semantic Segmentation“ ist auf die visuelle Unterhaltungsindustrie zugeschnitten und umfasst im Internet gesammelte Bilder mit Auflösungen von 1280 x 720 bis 6000 x 4000. Er konzentriert sich auf Szenen mit mehreren Personen in städtischen, natürlichen und Innenräumen und bietet detaillierte Anmerkungen für menschliche Figuren, Accessoires und Hintergründe.

Beschreibung: Der „Outdoor Building Panoptic Segmentation Dataset“ wurde für die visuelle Unterhaltungsindustrie kuratiert und besteht aus einer Sammlung von im Internet gesammelten Außenaufnahmen mit hohen Auflösungen von über 3024 x 4032 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf panoptische Segmentierung und erfasst jedes identifizierbare Objekt innerhalb der Außenszenen, darunter Gebäude, Straßen, Menschen, Autos und mehr, und bietet einen umfassenden Datensatz für detaillierte Umweltanalysen und -erstellung.

Beschreibung: Der „Outdoor Objects Semantic Segmentation Dataset“ wurde für Anwendungen in den Bereichen Medien und Unterhaltung sowie Robotik entwickelt und besteht aus einer Vielzahl von im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 1024 x 726 bis 2358 x 1801 Pixel. Dieser Datensatz verwendet Begrenzungsrahmen und Schlüsselpunktanmerkungen, um verschiedene Outdoor-Elemente zu segmentieren, darunter menschliche Körperteile, Naturlandschaften, architektonische Strukturen, Gehwege, Transportmittel und mehr.

Beschreibung: Der „Panoptic Scenes Segmentation Dataset“ ist eine umfassende Ressource für die Bereiche Robotik und visuelle Unterhaltung und besteht aus einer großen Auswahl an im Internet gesammelten Bildern mit Auflösungen von 660 x 371 bis 5472 x 3648 Pixeln. Dieser Datensatz zielt auf die semantische Segmentierung ab und erfasst verschiedene Elemente wie horizontale und vertikale Ebenen, Gebäude, Menschen, Tiere und Möbel und bietet eine ganzheitliche Ansicht verschiedener Szenen.

Beschreibung: Der „PUBG Game Scenes Segmentation Dataset“ wurde speziell für Gaming-Anwendungen entwickelt und enthält Screenshots des beliebten Spiels PUBG mit Auflösungen von 1920 × 886, 1280 × 720 und 1480 × 720 Pixeln. Er umfasst 17 Kategorien für Instanzen und semantische Segmentierung, darunter Charaktere, Fahrzeuge, Landschaften und In-Game-Gegenstände, und bietet damit eine reichhaltige Ressource für die Spieleentwicklung und -analyse.

Beschreibung: Der „Road Scene Semantic Segmentation Dataset“ wurde speziell für autonome Fahranwendungen entwickelt und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Bildern mit einer Standardauflösung von 1920 x 1080 Pixeln. Dieser Datensatz konzentriert sich auf die semantische Segmentierung und zielt darauf ab, verschiedene Elemente von Straßenszenen wie Himmel, Gebäude, Fahrbahnmarkierungen, Fußgänger und mehr genau zu segmentieren, um die Entwicklung fortschrittlicher Fahrerassistenzsysteme (ADAS) und autonomer Fahrzeugtechnologien zu unterstützen.

Beschreibung: Der „Road Scenes Panoptic Segmentation Dataset“ zielt auf Anwendungen in den Bereichen visuelle Unterhaltung und autonomes Fahren ab und enthält eine Sammlung von im Internet gesammelten Straßenszenenbildern mit Auflösungen von über 1600 x 1200 Pixeln. Dieser Datensatz ist auf panoptische Segmentierung spezialisiert und kommentiert jedes identifizierbare Objekt innerhalb der Bilder, wie Fahrzeuge, Straßen, Fahrbahnmarkierungen, Vegetation und Personen, und bietet so einen detaillierten Datensatz für eine umfassende Straßenszenenanalyse.

Beschreibung: Unser „Sky Outline Matting Dataset“ richtet sich mit einer kuratierten Auswahl an Himmelsbildern an die Internet-, Medien- und Mobilbranche. Dieser Datensatz bietet verschiedene Himmelszustände, darunter sonnig, bewölkt, Sonnenaufgang, Sonnenuntergang und mehr, mit pixelgenauer Feinsegmentierung zur detaillierten Umrissextraktion, geeignet für verschiedene Anwendungen.

Beschreibung: Der „Sky Segmentation Dataset“ wird sorgfältig für die visuelle Unterhaltungsindustrie kuratiert und enthält manuell aufgenommene Bilder mit Auflösungen von 937 × 528 bis 9961 × 3000. Diese Sammlung ist der Segmentierung des Himmels zu verschiedenen Tages- und Nachtzeiten gewidmet und bietet eine dynamische Palette von Outdoor-Himmelsszenarien für umfassende Maskensegmentierungsaufgaben.

Beschreibung: Der „Walkway Segmentation Dataset“ wurde entwickelt, um die Sicherheit und Effizienz autonomer Fahrsysteme zu verbessern, indem er sich auf die genaue Identifizierung und Segmentierung von Fußgängerwegen konzentriert. Dieser Datensatz, der Bilder von Fahraufzeichnungsgeräten enthält, ist entscheidend für das Training von KI-Modellen zur Unterscheidung zwischen befahrbaren Bereichen und Fußgängerzonen. Durch die Segmentierung von Fußgängerbereichen durch sowohl instanzielle als auch binäre Segmentierungstechniken bietet er eine wichtige Ressource für die Entwicklung autonomer Fahrzeuge, die sicher durch städtische Umgebungen navigieren können.