自動運転 - 車内ドライバー行動データセット
ユースケース:自動運転/コネクテッドカー
形式:画像
数: 9,612
注釈:なし
概要:自動車内装コレクションプロジェクト:画像データセットの収集 - ドライバーの行動分析
ユースケース:自動運転/コネクテッドカー
形式:動画
数: 48,022
注釈:なし
説明:軽微な損傷を受けた車のビデオデータセット 360°車のウォークアラウンドビデオ
ユースケース:自動運転/コネクテッドカー
形式:画像
数: 8,014
注釈:なし
説明:クライアントの仕様に基づいたナンバープレートデータセット(米国、カナダ、メキシコ)の注釈
ユースケース:自動運転/コネクテッドカー
形式:画像
数: 3,000
注釈:なし
説明:車両ナンバープレート画像(米国)データセットには、ナンバープレートが写っている多様な自動車画像が含まれており、自動運転、交通監視、ナンバープレートの検出や認識などのコンピュータビジョンアプリケーションをサポートします。
ユースケース:自動車キーポイント識別データセット
形式:画像
カウント: 25k
注釈:はい
概要:「自動車キーポイント識別データセット」は、ビジュアルエンターテイメントや自動運転などのアプリケーション向けに設計されており、インターネットから収集した解像度640×512ピクセルの画像コレクションを収録しています。このデータセットは、バウンディングボックスを使用して対象車両を識別し、各車両の14のキーポイント(上部4点、ライト4点、ホイール4点、前面および左側面のガラス部分など)に注釈を付け、自動車のモデリングや認識タスクのための詳細なデータを提供します。
ユースケース:破損した基板部品のセグメンテーションデータセット
形式:画像
数: 1,000
注釈:はい
概要:「損傷板材部品セグメンテーションデータセット」は、製造業、特に木材および板材製造業向けに特化して作成されたデータセットです。インターネットから収集された高解像度画像(3024 x 4032ピクセルから2048 x 5750ピクセル)を収録しています。このデータセットは、ひび割れ、虫害、腐朽など、様々な種類の板材損傷のセマンティックセグメンテーションに焦点を当てており、品質管理や製造工程の改善に役立ちます。
ユースケース:保険金請求処理
フォーマット: avi、mkv、mov、mp4、mp5
数: 48366
注釈:なし
説明:損傷のある車の360度ウォークアラウンドビデオ。上部と下部が常に見える状態で、通常の一定のペースで撮影。損傷: ゴルフボールより大きい長さの傷、へこみ、打痕、またはひび割れ。外装パネルの損傷: バンパー、フェンダー、クォーターパネル、ドア、ボンネット、トランク。場所: アジア、米国、カナダ、ヨーロッパ
録画機器:モバイルカメラ
撮影条件:混合照明条件
ユースケース:保険金請求処理
フォーマット: .jpg
数: 3958
注釈:はい
説明: 490台以上の車と3958枚の車の写真(メタデータ付き注釈画像)を収録。損傷した車のあらゆる側面を網羅(各車につき8枚の写真) - 保険金請求プロセスのユースケース。
録画機器:モバイルカメラ
撮影条件:混合照明条件
使用例:工業用金属精錬における炎の分類
形式:画像
カウント: 41k
注釈:はい
概要:「工業用金属精錬炎分類データセット」は、産業界向けに設計されたデータセットで、インターネットから収集した金属精錬炎の画像集です。すべての画像は350×350ピクセルの解像度です。このデータセットは、炎の画像を10のカテゴリに分類することに特化しており、過露出、黒煙、火塊、火花、さまざまな強度のスラグの飛散や飛沫などが含まれます。これにより、精錬プロセスの監視と最適化に不可欠なデータを提供します。
ユースケース:機械部品の欠陥セグメンテーションデータセット
形式:画像
カウント: 120k
注釈:はい
概要:「機械部品欠陥セグメンテーションデータセット」は、製造業向けに設計されたもので、インターネットから収集した画像で構成されており、解像度はすべて1000×1000ピクセルです。このデータセットは、機械部品上の白色欠陥を識別するためのバイナリセグメンテーションに重点を置いており、品質管理および検査プロセスにおいて懸念される領域を明確に示す注釈を提供します。
ユースケース:機械部品セグメンテーションデータセット
形式:画像
カウント: 2.3k
注釈:はい
概要:「機械部品セグメンテーションデータセット」は、製造業向けに特化しており、インターネットから収集した解像度2048×1536ピクセルの画像コレクションを収録しています。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、ポリゴン、キーポイントのアノテーションに特化しており、機械部品のX線画像における加工位置の輪郭アノテーションに重点を置いています。これにより、製造工程における精密な分析と検査が容易になります。
ユースケース:鉄道路線ラベルデータセット
形式:画像
カウント: 3k
注釈:はい
概要:「鉄道線路ラベリングデータセット」は、産業用途向けに特化しており、インターネットから収集した解像度1920×1080ピクセルの画像コレクションを収録しています。このデータセットは、ポリゴン注釈を用いて、鉄道線の詳細なラベリング(カーブや合流点を含む)に特化しています。さらに、画像内の列車には境界ボックスによるラベリングが施されています。このデータセットは特に武漢で収集された鉄道網に焦点を当てており、鉄道線路分析や列車検出のための地域に特化した情報を提供します。
当サイトでは、お客様の利便性向上のためクッキーを使用しています。当サイトを利用することで、お客様はクッキーの使用に同意したことになります。
以下の Cookie 設定を管理します。
エッセンシャルCookieは、基本的な機能を有効にし、Webサイトが適切に機能するために必要です。
Google タグ マネージャーを使用すると、コードを変更することなく、ウェブサイト上のマーケティング タグの管理が簡単になります。
統計 Cookie は匿名で情報を収集します。この情報は、訪問者が当社の Web サイトをどのように使用しているかを理解するのに役立ちます。
Google アナリティクスは、ウェブサイトのトラフィックを追跡、分析し、情報に基づいたマーケティングの意思決定を行う強力なツールです。
サービスURL:policies.google.com (新しいウィンドウで開きます)
マーケティング クッキーは、ウェブサイトへの訪問者を追跡するために使用されます。その目的は、個々のユーザーにとって関連性が高く、魅力的な広告を表示することです。
Google広告は、企業がGoogle検索結果や提携サイトに表示されるターゲット広告を作成できるオンライン広告プラットフォームです。
サービスURL:policies.google.com (新しいウィンドウで開きます)
HubSpotは、ビジネスの成長を効率化するオールインワンのマーケティング、セールス、カスタマーサービスプラットフォームです。
サービスURL:legal.hubspot.com (新しいウィンドウで開きます)
詳細については、当社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーをご覧ください。