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自动驾驶数据集全面分享系列之一：目标检测数据集.zip

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简介：
本资料分享一系列关于自动驾驶技术的目标检测数据集，旨在推动自动驾驶领域内的研究与开发。 自动驾驶数据集分享系列一：目标检测数据集 这是整数智能推出的一个全新分享系列，在此系列里我们将介绍目前各大科研机构及企业发布的所有公开的自动驾驶数据集。这些数据集主要分为以下八个类别： 1. 目标检测数据集 2. 语义分割数据集 3. 车道线检测数据集 4. 光流数据集 5. Stereo Dataset（立体视觉数据集） 6. 定位与地图数据集 7. 驾驶行为数据集 8. 仿真数据集

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  • 自动驾驶数据集全面分享系列之一：目标检测数据集.zip
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    本资料分享一系列关于自动驾驶技术的目标检测数据集，旨在推动自动驾驶领域内的研究与开发。 自动驾驶数据集分享系列一：目标检测数据集 这是整数智能推出的一个全新分享系列，在此系列里我们将介绍目前各大科研机构及企业发布的所有公开的自动驾驶数据集。这些数据集主要分为以下八个类别： 1. 目标检测数据集 2. 语义分割数据集 3. 车道线检测数据集 4. 光流数据集 5. Stereo Dataset（立体视觉数据集） 6. 定位与地图数据集 7. 驾驶行为数据集 8. 仿真数据集
     
  • 疲劳驾驶检测数据集.zip
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    该数据集包含多种条件下驾驶员疲劳状态的视频片段和相关信息，旨在用于开发与评估监测驾驶员疲劳程度的技术模型。 本数据集包含了人疲劳时的一些照片，建议训练时可以把打哈欠张嘴的状态和闭眼的状态作为疲劳标准，以此来进行一个新手练习的小项目。经过测试发现，由于原数据集中存在图片数据与标注数据不匹配的问题，故我们需要将这部分不匹配的数据删除。 以下是参考代码： ```python import os, shutil jpeg_path = Dataset/dataset/JPEGImages jpeg_list = os.listdir(jpeg_path) anno_path = Dataset/dataset/Annotations anno_list = os.listdir(anno_path) for pic in jpeg_list: name = pic.split(.)[0] anno_name = name + .xml if anno_name not in anno_list: os.remove(os.path.join(jpeg_path, pic)) ```
     
  • Nuscenes自动驾驶数据集
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    NuScenes是适用于自动驾驶研究的大型数据集，包含详细的3D点云、高分辨率图像及丰富的标注信息，旨在促进安全可靠的自主驾驶技术发展。 本段落介绍了nuscenes数据集，该数据集包含了nuScenes的目录、点云全景（panoptic nuScenes）以及点云语义标签（nuScenes-lidarseg）。此外，还提到了nuscenes数据集在自动驾驶预测挑战中的应用。
     
  • 数据集-目标检测系列-坦克检测数据集（DataBall）
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    简介：坦克检测数据集是由DataBall提供的专为训练和评估目标检测算法设计的数据集合，专注于识别各种类型坦克及其在不同环境中的定位。 数据集-目标检测系列-坦克检测数据集 tank ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml 解析脚本地址可以通过gitcode或github获取 脚本运行方式： * 设置脚本数据路径 path_data * 运行脚本：python demo.py 样本量：105 目前数据集在特定网址进行更新。
     
  • 自动驾驶相关数据集
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    自动驾驶相关数据集是一系列用于训练和测试无人驾驶汽车系统的数据集合，涵盖图像、激光雷达点云及传感器信息等，旨在促进智能驾驶技术的研发与进步。 这段文字描述了普林斯顿大学人工智能自动驾驶汽车项目的相关资料，包括代码和测试集等内容。
     
  • HighD数据集——用于自动驾驶的数据集
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    HighD数据集是专为自动驾驶技术开发的一款高质量数据集合，包含详尽的道路交通场景和车辆行为信息，旨在推动安全驾驶算法的研发与测试。 HighD数据集是一个用于自动驾驶技术研究的数据集合。
     
  • 数据集-目标检测系列-沙发检测数据集（sofa）＞＞DataBall
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    Sofa数据集是专为物体检测设计的数据集合，专注于识别和定位图像中的沙发。由DataBall团队开发，适用于训练与评估相关模型性能。 数据集-目标检测系列-沙发检测数据集（sofa） 标注文件格式：xml 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappyultralytics-yolo-webui 通过webui方式对ultralytics的detect检测任务进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 目前数据集暂时在相关网址更新。