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BDD100K通行区域标注,da-seg-annotations.zip

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简介:
da-seg-annotations.zip包含了针对BDD100K数据集的详细通行区域标注信息,便于自动驾驶车辆理解道路环境。 BDD100K数据集是加州大学伯克利分校AI实验室(BAIR)于2018年发布的一个大规模、内容多样化的公开驾驶数据集之一。该数据集中包含的视频序列共有10万个,总时长超过1100小时,每个视频大约40秒长,分辨率为720p,帧速为30 fps,并附有手机记录的GPS/IMU信息和时间戳以显示大致驾驶轨迹。 BAIR对每个视频的第10秒进行关键帧采样,得到了共计10万张图片(尺寸:1280*720),并进行了标注。这些图片中的注释包括图像标记、道路对象边界框、可驾驶区域以及车道标记线和全帧实例分割信息。 数据集中的视频来自美国各地的多种场景,在不同时间及天气条件下采集,涵盖了晴天、阴天及雨天等多种情况,并包含了白天与夜晚的数据。这样的标注有助于理解在各种不同的场景中数据和对象统计上的多样性。

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  • BDD100Kda-seg-annotations.zip
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    da-seg-annotations.zip包含了针对BDD100K数据集的详细通行区域标注信息,便于自动驾驶车辆理解道路环境。 BDD100K数据集是加州大学伯克利分校AI实验室(BAIR)于2018年发布的一个大规模、内容多样化的公开驾驶数据集之一。该数据集中包含的视频序列共有10万个,总时长超过1100小时,每个视频大约40秒长,分辨率为720p,帧速为30 fps,并附有手机记录的GPS/IMU信息和时间戳以显示大致驾驶轨迹。 BAIR对每个视频的第10秒进行关键帧采样,得到了共计10万张图片(尺寸:1280*720),并进行了标注。这些图片中的注释包括图像标记、道路对象边界框、可驾驶区域以及车道标记线和全帧实例分割信息。 数据集中的视频来自美国各地的多种场景,在不同时间及天气条件下采集,涵盖了晴天、阴天及雨天等多种情况,并包含了白天与夜晚的数据。这样的标注有助于理解在各种不同的场景中数据和对象统计上的多样性。
  • BDD100K 车道线,ll-seg-annotations.zip
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    BDD100K车道线数据集提供了大规模、高质量的道路场景图像及对应的车道线标注信息,该文件夹包含详细的分段注释,用于训练和评估自动驾驶系统中的语义分割模型。 BDD100K 数据集是由加州大学伯克利分校 AI 实验室(BAIR)在2018年发布的大型公开驾驶数据集之一。该数据集包含了超过10万个高清视频序列,总时长超过1100小时。每个视频大约40秒长、720p分辨率和30帧每秒的速率,并附有手机记录下的GPS/IMU信息及时间戳以显示大致驾驶轨迹。 BAIR对每个视频中的第10秒钟进行关键帧采样,从而生成了约10万张图片(尺寸为1280*720),并对其进行了详细的标注。这些图像被标记上了:图像标签、道路对象边界框、可行驶区域、车道标线和全图实例分割。这样的注释有助于理解不同场景下数据及物体的多样性统计。 该数据集中的视频来自美国各地,涵盖了不同的时间点以及各种天气条件(包括晴天、阴天和雨天等)与驾驶环境,并且采集地遍布纽约、伯克利、旧金山等多个地点。在道路目标检测方面,公共汽车、交通灯、交通标志牌、行人、自行车手、卡车司机及其他车辆类型均进行了2D边界框的标注;实例分割则用于探索具有像素级和丰富实例级别的注释,涉及超过10,000张相关图像;此外还有一项任务是标记引擎区域。
  • BDD100k VOC格式数据
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    BDD100k VOC格式标注数据提供了大规模的交通场景视频与图像集,采用VOC格式详细注释车辆、行人等元素,助力自动驾驶及计算机视觉研究。 VOC格式的标注文件是一种常用的图像数据集标注方式,在计算机视觉任务如目标检测、语义分割等领域广泛应用。这种格式通常包含XML文件,用于描述图片中的边界框位置及类别信息。通过这种方式可以方便地进行大规模的数据标记工作,并为模型训练提供结构化的输入数据。
  • 西安各政分
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    本资料详尽列出西安市各大行政区划及其地理坐标,为城市规划、地图制作及地理位置查询提供准确数据参考。 西安各区县的边界范围坐标包括行政区划代码、区县名称及级别字段,适用于OpenLayers地图展示与地图钻取等功能,数据精度高,采用JSON格式。
  • 利用Java和OpenCV进图像对比及差异
    优质
    本项目采用Java与OpenCV库开发,旨在实现高效精准的图像自动对比功能,并智能标识出两幅图片间的不同区域。 在IT行业中,图像处理是一项关键技术,在自动化测试、监控系统及数据分析等领域有着广泛应用。Java结合OpenCV库可以有效地实现这一目标。本教程将详细介绍如何使用Java与OpenCV进行图片对比,并标记出两幅图像之间的差异部分。 OpenCV是一个开源的计算机视觉库,它包含了丰富的图像处理和计算机视觉算法。在Java平台上,我们可以通过Java绑定来调用OpenCV的功能。开始之前,请确保你的开发环境中已经安装了OpenCV并配置好相应的环境变量。如果运行时遇到找不到`opencv_java470.dll`文件的错误,则需要将其复制到Windows系统的`C:\Windows\System32`目录下。 Java是编写图像处理程序的一种常用语言,具有跨平台性、稳定性和丰富的库支持的特点。对于这个项目,你需要JDK11或更高版本,因为OpenCV的Java接口可能依赖于特定版本的Java运行时环境。 进行图片对比并标记差异部分的基本步骤如下: 1. **加载图像**:使用OpenCV的`imread`函数读取两幅图像,并确保它们具有相同的尺寸以方便比较。 2. **像素级比较**:通过遍历两幅图像中的每个像素,比较其RGB值。可以采用减法操作(一幅图中某像素值减去另一幅对应位置的像素值)得到差值图像。 3. **设定阈值**:指定一个差异阈值,当两个像素之间的差超过该阈值时,则认为它们存在显著差别。这有助于过滤掉微小噪声和不重要的变化。 4. **标记差异**:对差值得到的结果图进行处理,在超出设置的阈值区域用特定颜色(如红色)标示出来以创建新的标记图像。 5. **显示结果**:利用OpenCV提供的`imshow`函数展示原始图片、计算出的差值图及最终标注好的差异图,使用户能直观地看到两张图片之间的不同之处。 为了更好地理解这个过程,可以参考以下Java代码实例: ```java import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.CvType; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs; public class ImageComparator { static { System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); } public static void main(String[] args) { // 加载图像 Mat img1 = Imgcodecs.imread(image1.jpg); Mat img2 = Imgcodecs.imread(image2.jpg); if (img1.width() != img2.width() || img1.height() != img2.height()) { System.out.println(Images must have the same dimensions.); return; } // 创建差值图像 Mat diff = new Mat(img1.size(), CvType.CV_8UC3, new Scalar(0)); Core.absdiff(img1, img2, diff); // 设定阈值并标记差异部分 double threshold = 50; Imgcodecs.imwrite(diff.png, diff); // 显示结果,这里省略了显示代码以简化示例 } } ``` 此段代码首先加载两幅图像,然后计算它们的差分,并设置阈值来标记差异。将原始图、差分图和标注后的差异图展示出来并保存为文件。 在实际应用中还可能需要考虑其他因素如:图像预处理(例如灰度化、直方图均衡)、使用更复杂的相似性测度方法或利用OpenCV的特征匹配功能,以提高对比准确性和鲁棒性。
  • Python——二值图像连
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    简介:本文介绍了一种使用Python编程语言对二值图像中的连通区域进行自动标注的方法和技术。通过详细讲解算法原理和实现步骤,帮助读者掌握如何高效处理和分析二值图像数据。 一、图像二值化 使用Python的PIL库进行图片二值化处理: ```python from PIL import Image # 打开图片文件并转换为灰度模式L,其中0表示黑色,255表示白色。 img = Image.open(7.jpg) gray_img = img.convert(L) # 保存转化后的图像。 gray_img.save(test1.jpg) # 定义一个阈值用于二值化处理 threshold = 200 table = [] for i in range(256): if i < threshold: table.append(0) else: ``` 这段代码首先打开一张图片,并将其转换为灰度模式,然后根据设定的阈值进行二值化操作。
  • VC++实现图像连记的示例代码
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    本示例代码展示了如何使用VC++编程语言进行图像处理中的连通域区域标记。通过该实例,读者可以了解基本的图像分析技术,并掌握具体实现方法。 VC++实现图像连通域区域标记的源代码已经经过亲测可用,并且是在Visal Studio环境下开发的。
  • BDD100K: BDD100K数据集概览
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    BDD100K数据集提供了大规模、多样化的交通场景标注图像与视频,涵盖多种天气和时间条件下的驾驶情况。 BDD100K是一个用于异构多任务学习的多样化驾驶数据集。我们构建了这个数据集——它是目前最大的开放式驾驶视频数据集之一,包含超过10万个视频片段以及涵盖十个不同任务的数据,旨在评估自动驾驶图像识别算法的进步。每个视频时长为40秒,并具有高分辨率,总共代表了一千多小时的实际驾驶经验和一亿帧以上的画面信息。此外,这些视频还附带了GPS和IMU数据以提供轨迹信息。 该数据集在地理、环境及天气条件上表现出多样性,这使得它对于训练能够适应各种新情况的模型非常有用。充满活力的城市场景以及复杂多变的道路状况增加了感知任务的难度。BDD100K中的任务包括图像标记、车道检测、可行驶区域分割、道路物体识别、语义分割和实例分割等。 此外,该数据集还支持多项高级功能如多目标检测跟踪、多对象分割跟踪,并用于领域适应与模仿学习研究。此项目存储库包含了开发过程中使用的工具包及其它相关资源。 若要引用论文中的数据集,请参考以下文献: @InProceedings{bdd100k, author = {Yu, Fisher}
  • 二值图像中连记的代码
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    本段代码用于实现二值图像中的连通区域标记,能够准确区分并编号图像内所有独立的白色(目标)区域。 对图像进行区域连通标记,并记录连通的数量。
  • 记算法的C++实现方法
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    本文介绍了针对图像处理中常用的连通区域标记算法的一种高效C++实现方式。通过优化数据结构与迭代过程,该方法在保持准确性的同时显著提升了算法性能,适用于大规模图像分析任务。 一次扫描连通区域标记算法是一种常用的图像处理技术,在C++编程语言中实现这种算法可以有效地对二维数组中的连通区域进行识别与标记。这种方法通常用于解决诸如边界填充、轮廓追踪等问题,通过遍历整个数据结构来找到所有属于同一连接组件的元素,并为它们分配唯一的标识符。在实际应用时,可以根据具体需求调整算法细节以提高效率或优化内存使用情况。