数据多样性对于测试感知算法的鲁棒性特别重要。但是,当前的开放数据集只能覆盖上述属性的一个子集。因此,借助于Nexar,研究者发布BDD100K数据库,这是迄今为止计算机视觉研究中规模最大,最多样化的开放式驾驶视频数据集。该项目由Berkeley DeepDrive Industry Consortium 组织和赞助,该组织负责研究计算机视觉和汽车应用机器学习...
数据多样性对测试感知算法的鲁棒性尤为重要。然而,当前的开放数据集并不能涵盖到上面描述的所有属性。因此,在 Nexar 的帮助下,我们发布了 BDD100K 数据集,这是迄今为止计算机视觉研究中最大、最多样化的开放驾驶视频数据集。 从该数据集的名字 BDD100K 就可以猜到它有多大,这一数据集包含 10 万段视频。每段视频...
雷锋网 AI 研习社按,日前,伯克利发布了迄今最大、最多样化的带有丰富注释的驾驶视频数据集 BDD100K。大家可以访问 http://bdd-data.berkeley.edu 获取该数据集。同时,他们也在 arXiv 上发布了关于该数据集的报告,大家也可以利用该数据集参加他们主办的的 CVPR 2018 挑战赛。 关于该数据集的详细信息雷锋网 AI 研...
在评估本文提出的数据集上的现有算法时,发现本文的数据比现有的驾驶图像识别基准更具挑战性,因为它涵盖了更逼真的驾驶场景并捕获了更多的“长尾”外观变化和提出在不同环境领域中感兴趣类别的配置。本文的主要贡献是:高效且可扩展的强大标签系统,以及可以用作自动驾驶计算机视觉研究评估基准的全面多样的100K驾驶视频数据...
近日,伯克利大学发布了BDD100K,一个目前来说最大规模也是最多样化的驾驶视频数据集,这些数据具有四个主要特征:大规模,多样化,在真实的街道采集,并带有时间信息。数据的多样性对于测试感知算法的鲁棒性尤为重要。利用这个数据集,你还可以参加伯克利在CVPR 2018 举办的自动驾驶竞赛,其在在arXiv上也发表了相关的介绍文章...
使用BDD100K数据集训练yolov5s模型,采用coco预训练权重训练100epoch效果,原视频见水印, 视频播放量 361、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 玉龙_yulon, 作者简介 SLAM/RNN/CNN/自动驾驶感知,相关视频:基于YOLO11/v10/v8/v5深度学习
BDD100K 数据集,是加州大学伯克利分校 AI 实验室(BAIR)于 2018 年发布的,迄今为止最大规模、内容最具多样性的公开驾驶数据集之一。其包含的 10 万个高清视频序列,时长超过 1100 小时。其中,每个视频大约 40 秒长、720p、30 fps,还附有手机记录的 GPS/IMU 信息和时间戳,以显示大概的驾驶轨迹。BAIR 还对每个...
一、BDD100k数据集介绍 BDD100k是一个大规模、多样化的自动驾驶数据集,包含了10万个视频片段,总时长超过1000小时。数据集涵盖了多种天气和光照条件,以及丰富的交通场景和目标类别。使用BDD100k数据集进行目标检测训练,可以提高模型在实际道路场景中的泛化能力。 二、YOLOv5模型介绍 YOLOv5(You Only Look Once version...
bdd100k数据集制作用于YOLOv3训练 这篇博文主要记录了将bdd100k数据集整理成yolo模型的要求来训练。这里的数据格式并非官网的darknet格式,而是一般的模型格式: 以图片名作为TXT名称 将同一幅图中的label和对应的bounding box整理在同一个txt中。 bdd100k数据集介绍...
雷锋网 AI 研习社按,日前,伯克利发布了迄今最大、最多样化的带有丰富注释的驾驶视频数据集 BDD100K。大家可以访问 http://bdd-data.berkeley.edu 获取该数据集。同时,他们也在 arXiv 上发布了关于该数据集的报告,大家也可以利用该数据集参加他们主办的的 CVPR 2018 挑战赛。