首先,创建一个配置文件data.yaml来描述数据集: train:./bdd100k_instance_segmentation/images/trainval:./bdd100k_instance_segmentation/images/valnc:8# 假设有8个类别names:['person','rider','car','bus','truck','bike','motorcycle','traffic light']# 替换为实际的类别名称 安装必要的库 确保你已经安...
本文的第一个贡献是可扩展注释系统的设计和实现,该系统可以为大规模驾驶数据集提供全面的图像标签。本文的第二个贡献是借助工具促成了新的自动驾驶数据集,该数据集比以前的大了一个数量级,由超过10万个视频组成,这些视频带有各种注释,包括图像级标记,对象边界框,可驾驶区域,车道标记和全帧实例分割。该数据集具有地理...
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。 自动驾驶常用数据集横评 BDD100K 规模最大、多样性最丰富,表现亮眼 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、720 p、30 fps,还附有手...
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。每段视频时长大约为 40 秒,格式为 720p、30 fps。视频中还包括手机记录的 GPS/IMU 信息,可以显示出大致的...
摘要:基于BDD100k数据集的智能驾驶检测系统可用于日常生活中检测汽车(car)、公共汽车(bus)、行人(person)、自行车(bike)、卡车(track)、摩托车(motor)、列车(train)、骑行者(rider)、交通标志(traffic sign)和交通信号灯(traffic light),利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的自动驾驶目标检测识别,另外...
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...
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 5)是一种实时目标检测...
资源｜伯克利发布BDD100K：目前最大规模开放驾驶视频数据集 近日，UC Berkeley 发布了迄今为止规模最大、最多样化的开放驾驶视频数据集——BDD100K。该数据集共包含 10 万个视频，BAIR 研究者在视频上采样关键帧，并为这些关键帧提供注释。此外，BAIR 还将在 CVPR 2018 自动驾驶 Workshop 上基于其数据举办三项挑战赛...
一、BDD100K数据集简介 BDD100K数据集由伯克利大学AI研究所(BAIR)和麻省理工学院(MIT)联合发布,旨在支持多种计算机视觉任务,包括对象检测、跟踪、车道检测、驾驶行为预测等。该数据集包含了超过100,000个高清视频帧,覆盖了多种天气条件和时间段,是自动驾驶领域的重要资源。 二、百度网盘下载步骤 1. 获取下载链接 首先...
访问地址：bdd-data.berkeley.edu。为解决自动驾驶数据集问题，本文旨在构建多样、大规模的视觉驾驶场景数据集。车辆配备相机，实现大规模众包的行车记录视频，未来车辆可能集成流媒体功能摄像机。面对海量数据注释挑战，现有工具不足，故开发更高效、灵活的注释方案。研究旨在提高标注效率与扩展性，支持不同类型...