车道线清晰，特点是车道线以点来标注。(ground_truth:json格式) （提供带有实例级车道注释的大规模图像...
TuSimple车道线识别数据集由图森未来(TuSimple)公司发布,旨在推动自动驾驶领域中的车道检测技术的发展。该数据集包含了约7000个1秒钟长的视频片段,每个片段由20帧图像组成,但仅对最后一帧进行了车道线的详细标注。数据集分为训练集和测试集,分别包含3626和2782个视频片段,覆盖了不同天气条件、时间段、车道数量及交通状...
Tusimple 数据的标注特点:(1)车道线实际上不只是道路上的标线,虚线被当作了一种实线做处理的。这里面双实线、白线、黄线这类信息也是没有被标注的。 (2)每条线实际上是点序列的坐标集合,而不是区域集合 TuSimple 车道检测数据集车道边界的类标签工具 三、LLAMAS 论文地址 下载地址: LLAMAS是无监督标记车道标记,用...
车道线入门数据集之一 数据由大约7000个1s长的视频片段构成。每个片段有20帧,只对最后1帧进行车道线的标注。 数据特点 复杂度: 良好和中等的天气条件 不同的时间段 2,3,4甚至更多的车道的高速路段 不同交通情况 数据大小: train: 3626 视频片段,有3626帧带有标注 test: 2782 视频片段 相机和视频片段: 1s 20...
车道线检测 第一步：读取数据 输入图像：[batch,3,288,800]返回backbone中三层的结果 输出标签为[4,...
室外道路车道线分割数据集,展示了多样化的道路场景和车道线分割实例。 该数据集在自动驾驶领域具有广泛应用,特别是在环境感知和车道线检测技术上。车道线作为交通管制和引导的关键元素,由路面上的线条、箭头、文字、标记和轮廓标识构成。当前,车道线检测方案多种多样,包括基于传统计算机视觉的方法、基于深度学习的道路特征...
自动驾驶数据集分享是整数智能推出的一个全新分享系列,在这个系列中,我们将介绍目前为止各大科研机构和企业推出的所有公开自动驾驶数据集。数据集主要分为八个系列: 系列一:目标检测数据集 系列二:语义分割数据集 系列三:车道线检测数据集 系列四:光流数据集 ...
数据简介 该数据集可用于车道线识别模型训练,由专业标注团队对图片中纵向白色车道线、纵向黄色车道线、横向车道线、安全锥、汽车、卡车进行分割标注。数据集样例见下方展示,采购全部数据集请联系在线客服。 数据规模 3580张图像 采集环境 室外 数据构成 3580张图像+3580个对应json文件 采集设备 手机 数据格式 jpg/...
Tusimple 是一家做自动驾驶的公司,他也公布了一些其在自动驾驶领域积累的数据,其中有一些是和车道线检测相关的。2018年6 月份,其举办了一次以摄像头图像数据做车道检测的比赛,公开了一部分数据及其标注。数据下载数据是:https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 ...
上面的数据就有 4 条车道线,第一条车道线的第一个点的坐标是(632,280)。 2、下载数据集 LaneNet车道线检测使用的是Tusimple数据集,下载它 https://github.com/TuSimple/tusimple-benchmark/issues/3 3、样本处理 利用以下脚本可以处理得到标注的数据,这个脚本稍微改动下也可以作为深度学习输入的图像。