AI/ML 開発のためのエンタープライズ グレードの環境シーン データセット

説明: 「CCTV 交通シーン セマンティック セグメンテーション データセット」は、静止した視点から交通シーンの複雑さを捉え、自動運転開発に独自の視点を提供します。道路監視カメラの高解像度 CCTV 映像 (解像度 1600 x 1200 ピクセル以上、フレーム レート 7 fps 以上) を活用したこのデータセットは、人間、動物、自転車、自動車、道路障壁など、交通のさまざまな要素の詳細なインスタンス セグメンテーションを提供します。また、さまざまな気象条件を網羅しており、固定された視点からさまざまな交通シナリオを理解して解釈できるように AI システムをトレーニングするための堅牢なデータセットを提供します。

説明: 「都市の空の輪郭セグメンテーション データセット」は、ビジュアル エンターテイメント分野向けにまとめられており、インターネットで収集された 3000 x 4000 ピクセルの高解像度の画像のコレクションを特徴としています。このデータセットは輪郭セグメンテーション専用で、建物や植物などの要素を含む都市環境の空を捉えることに重点を置いており、さまざまなビジュアル コンテンツの作成に詳細な背景を提供します。

説明: 「ダッシュカム交通シーンセマンティックセグメンテーションデータセット」は、自動運転技術の限界を押し広げるために不可欠です。このデータセットには、都市部や郊外の交通環境のさまざまな要素を反映するようにセマンティックにセグメント化された、解像度約 1280 x 720 ピクセルのドライビングレコーダー画像が含まれています。空、人、自動車、非電動車両、高速道路、歩道、横断歩道、木、建物など、24 種類のオブジェクトとシナリオを包括的に分類します。この詳細なセマンティックセグメンテーションにより、自動運転システムは道路の複雑さをよりよく理解して解釈できるようになり、ナビゲーションと安全プロトコルが強化されます。

説明: 「走行可能エリアセグメンテーションデータセット」は、多様な運転環境での自動運転車のナビゲーションにおける AI の能力を強化するために、細心の注意を払って作成されています。1600 x 1200 ピクセルから 2592 x 1944 ピクセルの解像度の幅広い高解像度画像を備えており、アスファルト、コンクリート、砂利、土、雪、氷など、さまざまな舗装タイプを捉えています。このデータセットは、自動運転の基本的な側面である、走行可能エリアと走行不可能エリアを区別するための AI モデルのトレーニングに不可欠です。詳細なセマンティックおよびバイナリセグメンテーションを提供することで、自動運転車の安全性と効率性を向上させ、実際のシナリオで遭遇するさまざまな道路状況や環境に適応できるようにします。

説明: 一意の ID から画像 (登録写真 1 枚、ID ごとに 20 枚の歴史的な写真) とビデオ (屋内 1 枚、屋外 1 枚) を収集します。

説明: 「屋内オブジェクト セグメンテーション データセット」は、広告、ゲーム、ビジュアル エンターテイメントの分野に提供され、1024 × 1024 から 3024 × 4032 までの高解像度画像を提供します。このデータセットには、たとえばセマンティックや輪郭セグメンテーションが注釈付けされた、家具や部屋の構造などの一般的な屋内オブジェクトや建築要素が 50 種類以上含まれています。

説明: CCTV カメラの画像。解像度は 1920 x 1080 以上、ビデオの 30 秒あたりのフレーム数は XNUMX 以上です。

説明: 環境のコンテキスト内のランドマークの画像

記録装置: モバイルカメラ

収録条件： - 昼光 - 夜 - 曇り/雨

説明: 「車線セグメンテーション データセット」は、特に車線の検出とセグメンテーションに重点を置き、自動運転技術の進歩を加速するように設計されています。このデータセットには、白と黄色のさまざまな実線や破線など、道路標示を包括的にカバーするために 35 の異なるカテゴリに分割された、運転レコーダーからの膨大な画像が含まれています。このデータセットは、自動運転車の安全なナビゲーションに不可欠な車線境界を識別する AI の精度を向上させることを目的としています。

説明: 「車線合流および分岐エリアのセグメンテーション データセット」は、自動運転における重要なシナリオである車線合流と分岐の複雑さに特化しています。このデータセットは、ドライビング レコーダーの画像で構成されており、車線が合流または分岐するエリアに重点を置いたバイナリ セグメンテーション用に注釈が付けられています。このデータセットには、車線合流エリア、車線分岐エリア (三角形の反転線でマーク)、および車両、木、道路標識、歩行者などの潜在的な障害物の詳細なラベルが含まれています。このデータセットは、これらの困難な道路状況をナビゲートするための AI モデルをトレーニングするための重要なツールであり、よりスムーズで安全な自動運転体験を保証します。

説明: 「複数のシナリオと人物のセマンティック セグメンテーション」データセットは、ビジュアル エンターテイメント業界向けにカスタマイズされており、インターネットで収集された 1280 x 720 から 6000 x 4000 の解像度の画像で構成されています。都市、自然、屋内の設定にわたる複数人物のシーンに焦点を当て、人物、アクセサリ、背景に詳細な注釈を提供します。

説明: 「屋外建物パノプティック セグメンテーション データセット」は、ビジュアル エンターテイメント業界向けにまとめられたもので、インターネットで収集された 3024 x 4032 ピクセルを超える高解像度の屋外画像のコレクションで構成されています。このデータセットはパノプティック セグメンテーションに重点を置いており、建物、道路、人、車など、屋外シーン内の識別可能なすべてのインスタンスをキャプチャし、詳細な環境分析と作成のための包括的なデータセットを提供します。

説明: 「屋外オブジェクト セマンティック セグメンテーション データセット」は、メディア、エンターテイメント、ロボット工学のアプリケーション向けに開発されており、インターネットで収集された 1024 x 726 ピクセルから 2358 x 1801 ピクセルの解像度のさまざまな画像で構成されています。このデータセットでは、境界ボックスとキー ポイントの注釈を使用して、人体の部分、自然の風景、建築構造、舗装、交通手段など、さまざまな屋外要素をセグメント化します。

説明: 「パノプティック シーン セグメンテーション データセット」は、ロボット工学およびビジュアル エンターテイメント分野向けの包括的なリソースであり、インターネットで収集された 660 x 371 ピクセルから 5472 x 3648 ピクセルの解像度の幅広い画像で構成されています。このデータセットは、水平面や垂直面、建物、人、動物、家具などのさまざまな要素をキャプチャして、さまざまなシーンの全体像を提供するセマンティック セグメンテーションを目的としています。

説明: 「PUBG ゲームシーン セグメンテーション データセット」は、ゲーム アプリケーション向けに特別に設計されており、人気ゲーム PUBG のスクリーンショットを 1920 × 886、1280 × 720、1480 × 720 ピクセルの解像度で収録しています。キャラクター、乗り物、風景、ゲーム内アイテムなど、インスタンスとセマンティックのセグメンテーションの 17 のカテゴリを網羅しており、ゲームの開発と分析に豊富なリソースを提供します。

説明: 「道路シーン セマンティック セグメンテーション データセット」は、自動運転アプリケーション向けに特別に設計されており、インターネットで収集された標準解像度 1920 x 1080 ピクセルの画像のコレクションを備えています。このデータセットはセマンティック セグメンテーションに重点を置いており、空、建物、車線、歩行者など、道路シーンのさまざまな要素を正確にセグメント化して、先進運転支援システム (ADAS) と自動運転車技術の開発をサポートすることを目的としています。

説明: 「道路シーン パノプティック セグメンテーション データセット」は、ビジュアル エンターテイメントや自動運転のアプリケーションを対象としており、インターネットで収集された 1600 x 1200 ピクセルを超える解像度の道路シーン画像のコレクションを特徴としています。このデータセットはパノプティック セグメンテーションに特化しており、車両、道路、車線、植生、人物など、画像内の識別可能なすべてのインスタンスに注釈を付け、包括的な道路シーン分析のための詳細なデータセットを提供します。

説明: 当社の「スカイ アウトライン マッティング データセット」は、厳選された空の画像を備え、インターネット、メディア、モバイル業界のニーズに応えます。このデータセットには、晴れ、曇り、日の出、日の入りなど、さまざまな空の状態が収録されており、ピクセル レベルの細かいセグメンテーションにより詳細なアウトラインが抽出され、さまざまなアプリケーションに適しています。

説明: 「スカイ セグメンテーション データセット」は、ビジュアル エンターテイメント業界向けに細心の注意を払ってキュレーションされており、手動でキャプチャされた 937 × 528 から 9961 × 3000 までの解像度の画像が含まれています。このコレクションは、昼夜のさまざまな時間帯の空のセグメンテーションに特化されており、包括的なマスク セグメンテーション タスクのためのさまざまな屋外の空のシナリオを提供します。

説明: 「歩道セグメンテーション データセット」は、歩行者用歩道の正確な識別とセグメンテーションに重点を置くことで、自動運転システムの安全性と効率性を高めるために作成されています。このデータセットには、運転レコーダーからの画像が含まれており、運転可能エリアと歩行者ゾーンを区別する AI モデルのトレーニングに不可欠です。インスタンスとバイナリの両方のセグメンテーション手法を使用して歩行者エリアをセグメント化することで、都市環境を安全に走行できる自動運転車の開発に不可欠なリソースを提供します。