مجموعة بيانات المشهد البيئي على مستوى المؤسسة لتطوير الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي

الوصف: تم تصميم مجموعة بيانات "التجزئة الدلالية للسيناريوهات المتعددة والأشخاص" خصيصًا لصناعة الترفيه المرئي، وهي تتضمن صورًا تم جمعها من الإنترنت بدقة تتراوح من 1280 × 720 إلى 6000 × 4000. وتركز على المشاهد متعددة الأشخاص في البيئات الحضرية والطبيعية والداخلية، وتوفر تعليقات توضيحية مفصلة للشخصيات البشرية والملحقات والخلفيات.

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات تجزئة المباني الخارجية الشاملة" خصيصًا لصناعة الترفيه المرئي، وتتألف من مجموعة من الصور الخارجية عالية الدقة التي تتجاوز 3024 × 4032 بكسل، والتي تم جمعها من الإنترنت. تركز هذه المجموعة على التجزئة الشاملة، حيث تلتقط كل عنصر قابل للتمييز داخل المشاهد الخارجية، بما في ذلك المباني والطرق والأشخاص والسيارات وغيرها، مما يوفر مجموعة بيانات شاملة لإجراء تحليل بيئي مفصل وإنشاء محتوى مرئي.

الوصف: تم تطوير "مجموعة بيانات التجزئة الدلالية للأشياء الخارجية" لتطبيقات في مجال الإعلام والترفيه والروبوتات، وتتألف من مجموعة متنوعة من الصور المجمعة من الإنترنت بدقة تتراوح من 1024 × 726 إلى 2358 × 1801 بكسل. تستخدم هذه المجموعة تقنية المربعات المحيطة ونقاط التحديد الرئيسية لتجزئة عناصر خارجية متنوعة، بما في ذلك أجزاء من جسم الإنسان، والمناظر الطبيعية، والهياكل المعمارية، والأرصفة، ووسائل النقل، وغيرها.

الوصف: تُعدّ "مجموعة بيانات تجزئة المشاهد البانوبتيكية" مصدرًا شاملًا لمجالات الروبوتات والترفيه المرئي، وتتألف من مجموعة واسعة من الصور المجمعة من الإنترنت بدقة تتراوح من 660 × 371 إلى 5472 × 3648 بكسل. تهدف هذه المجموعة إلى التجزئة الدلالية، حيث تلتقط عناصر متنوعة مثل المستويات الأفقية والرأسية، والمباني، والأشخاص، والحيوانات، والأثاث، مما يوفر رؤية شاملة لمختلف المشاهد.

الوصف: صُممت مجموعة بيانات "تقسيم مشاهد لعبة PUBG" خصيصًا لتطبيقات الألعاب، وتضم لقطات شاشة من لعبة PUBG الشهيرة بدقة 1920 × 886 و1280 × 720 و1480 × 720 بكسل. تشمل المجموعة 17 فئة للتقسيم الظاهر والدلالي، بما في ذلك الشخصيات والمركبات والمناظر الطبيعية وعناصر اللعبة، مما يوفر موردًا غنيًا لتطوير الألعاب وتحليلها.

الوصف: صُممت مجموعة بيانات "التجزئة الدلالية لمشاهد الطرق" خصيصًا لتطبيقات القيادة الذاتية، وتضم مجموعة من الصور المجمعة من الإنترنت بدقة قياسية تبلغ 1920 × 1080 بكسل. تركز هذه المجموعة على التجزئة الدلالية، بهدف تجزئة عناصر مختلفة من مشاهد الطرق بدقة، مثل السماء والمباني وخطوط المسارات والمشاة، لدعم تطوير أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) وتقنيات المركبات ذاتية القيادة.

الوصف: تستهدف مجموعة بيانات "التجزئة الشاملة لمشاهد الطرق" تطبيقات الترفيه المرئي والقيادة الذاتية، وتضم مجموعة من صور مشاهد الطرق التي تم جمعها من الإنترنت بدقة تتجاوز 1600 × 1200 بكسل. تتخصص هذه المجموعة في التجزئة الشاملة، حيث تُضيف تعليقات توضيحية لكل عنصر قابل للتحديد داخل الصور، مثل المركبات والطرق وخطوط المسارات والنباتات والأشخاص، مما يوفر مجموعة بيانات مفصلة لتحليل شامل لمشاهد الطرق.

الوصف: تتكون مجموعة بيانات مقاطع كاميرات المراقبة المنزلية من مقاطع فيديو تم التقاطها من كاميرات المراقبة المنزلية، مما يدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المراقبة، واكتشاف الحالات الشاذة، والتعرف على الأنشطة.

الوصف: تُقدّم مجموعة بيانات "تحديد حدود السماء" الخاصة بنا خدماتها لقطاعات الإنترنت والإعلام والهواتف المحمولة، من خلال مجموعة مختارة بعناية من صور السماء. تتميز هذه المجموعة بتنوع ظروف السماء، بما في ذلك المشمسة والغيوم وشروق الشمس وغروبها، وغيرها، مع تجزئة دقيقة على مستوى البكسل لاستخراج حدود السماء بتفاصيل دقيقة، مما يجعلها مناسبة لتطبيقات متنوعة.

الوصف: تم تنسيق "مجموعة بيانات تجزئة السماء" بعناية فائقة لصناعة الترفيه المرئي، وتضم صورًا تم التقاطها يدويًا بدقة تتراوح من 937 × 528 إلى 9961 × 3000. هذه المجموعة مخصصة لتجزئة السماء عبر أوقات مختلفة من النهار والليل، مما يوفر نطاقًا ديناميكيًا من سيناريوهات السماء الخارجية لمهام تجزئة القناع الشاملة.

الوصف: صُممت مجموعة بيانات "تجزئة ممرات المشاة" لتعزيز سلامة وكفاءة أنظمة القيادة الذاتية من خلال التركيز على التحديد الدقيق لممرات المشاة وتجزئتها. تُعد هذه المجموعة، التي تحتوي على صور من كاميرات تسجيل القيادة، أساسية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التمييز بين المناطق المخصصة للقيادة ومناطق المشاة. ومن خلال تجزئة مناطق مشي المشاة باستخدام تقنيات التجزئة الثنائية والجزئية، توفر هذه المجموعة موردًا بالغ الأهمية لتطوير مركبات ذاتية القيادة قادرة على التنقل بأمان في البيئات الحضرية.