مجموعة بيانات التجزئة الدلالية لمشاهد المرور في كاميرات المراقبة

تجزئة المثيل

مجموعة بيانات التجزئة الدلالية لمشاهد المرور في كاميرات المراقبة

حالة الاستخدام: القيادة التلقائية

شكل: فيديو

عدد المشاهدات: 1.2k

الشرح: نعم

X

الوصف: تقدم "مجموعة بيانات التجزئة الدلالية لمشاهد المرور في كاميرات المراقبة CCTV" منظورًا فريدًا لتطوير القيادة الذاتية، حيث تلتقط تعقيدات مشاهد المرور من وجهة نظر ثابتة. باستخدام لقطات CCTV عالية الدقة من كاميرات مراقبة الطرق، بدقة تتجاوز 1600 × 1200 بكسل ومعدل إطارات يزيد عن 7 إطارات في الثانية، توفر مجموعة البيانات هذه تجزئة تفصيلية لعناصر مختلفة في حركة المرور، بما في ذلك البشر والحيوانات والمركبات التي تركب الدراجات والسيارات وحواجز الطرق. كما أنها تشمل مجموعة من الظروف الجوية، مما يوفر مجموعة بيانات قوية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي لفهم وتفسير سيناريوهات المرور المتنوعة من نقطة مراقبة ثابتة.

مجموعة بيانات تجزئة كفاف مدينة السماء

تجزئة كفاف

مجموعة بيانات تجزئة كفاف مدينة السماء

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة كفاف مدينة السماء

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 17k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات تقسيم محيط سماء المدينة" لقطاع الترفيه المرئي، وتضم مجموعة من الصور التي تم جمعها عبر الإنترنت بدقة عالية تبلغ 3000 × 4000 بكسل. مجموعة البيانات هذه مخصصة لتجزئة الكفاف، مع التركيز على التقاط السماء في المناطق الحضرية باستخدام عناصر مثل المباني والنباتات، مما يوفر خلفية مفصلة لإنشاء محتوى مرئي متنوع.

مجموعة بيانات التجزئة الدلالية لمشاهد المرور من كاميرا لوحة القيادة

التجزئة الدلالي

مجموعة بيانات التجزئة الدلالية لمشاهد المرور من كاميرا لوحة القيادة

حالة الاستخدام: القيادة التلقائية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 210

الشرح: نعم

X

الوصف: "تُعد مجموعة بيانات التجزئة الدلالية لمشاهد حركة المرور في كاميرات مراقبة السيارات ضرورية لدفع حدود تقنيات القيادة الذاتية إلى أبعد مدى. تحتوي مجموعة البيانات هذه على صور مسجل قيادة بدقة 1280 × 720 بكسل تقريبًا، مجزأة دلاليًا لتعكس عناصر مختلفة من بيئات المرور الحضرية والضواحي. وهي تصنف بشكل شامل 24 كائنًا وسيناريو مختلفًا، بما في ذلك السماء والأشخاص والمركبات الآلية والمركبات غير الآلية والطرق السريعة ومسارات المشاة ومعابر المشاة والأشجار والمباني والمزيد. يتيح هذا التجزئة الدلالية التفصيلية لأنظمة القيادة الذاتية فهم وتفسير تعقيدات الطريق بشكل أفضل، مما يعزز بروتوكولات الملاحة والسلامة.

مجموعة بيانات تقسيم المنطقة القابلة للقيادة

التجزئة الدلالية، التجزئة الثنائية

مجموعة بيانات تقسيم المنطقة القابلة للقيادة

حالة الاستخدام: القيادة التلقائية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 115.3k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات تقسيم المناطق القابلة للقيادة" بعناية لتعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي في توجيه المركبات ذاتية القيادة عبر بيئات قيادة متنوعة. تتميز بمجموعة واسعة من الصور عالية الدقة، بدقة تتراوح من 1600 × 1200 إلى 2592 × 1944 بكسل، تلتقط أنواعًا مختلفة من الرصف مثل الأسفلت والخرسانة والحصى والأرض والثلج والجليد. تعد مجموعة البيانات هذه حيوية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التمييز بين المناطق القابلة للقيادة وغير القابلة للقيادة، وهو جانب أساسي من جوانب القيادة الذاتية. من خلال توفير تقسيم دلالي وثنائي مفصل، تهدف إلى تحسين سلامة وكفاءة المركبات ذاتية القيادة، وضمان قدرتها على التكيف مع ظروف الطرق والبيئات المختلفة التي تواجهها في سيناريوهات العالم الحقيقي.

مجموعة البيانات التاريخية

مجموعة البيانات التاريخية

حالة الاستخدام: تحديد المعالم ، وضع العلامات على المعالم

شكل: .jpg ، mp4

عدد المشاهدات: 2087

الشرح: لا

X

الوصف: اجمع الصور (صورة تسجيل واحدة ، 1 صورة تاريخية لكل هوية) ومقاطع فيديو (20 في الداخل ، 1 في الهواء الطلق) من هويات فريدة

مجموعة بيانات تجزئة الكائنات الداخلية

تجزئة المثيل، التجزئة الدلالية، تجزئة الكفاف

مجموعة بيانات تجزئة الكائنات الداخلية

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة الكائنات الداخلية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 51.6k

الشرح: نعم

X

الوصف: تخدم "مجموعة بيانات تقسيم الكائنات الداخلية" قطاعات الإعلانات والألعاب والترفيه المرئي، وتقدم صورًا عالية الدقة تتراوح من 1024 × 1024 إلى 3024 × 4032. تتضمن مجموعة البيانات هذه أكثر من 50 نوعًا من الكائنات الداخلية الشائعة والعناصر المعمارية، مثل الأثاث وهياكل الغرفة، المشروحة على سبيل المثال، التقسيم الدلالي والكفافي.

مجموعة بيانات فيديو عن الصرف الصحي في المطبخ

المربع المحيط، العلامات

مجموعة بيانات فيديو عن الصرف الصحي في المطبخ

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات فيديو عن الصرف الصحي في المطبخ

شكل: فيديو

عدد المشاهدات: 7k

الشرح: نعم

X

الوصف: صور كاميرات المراقبة CCTV. الدقة تزيد عن 1920 × 1080 وعدد الإطارات في الثانية من الفيديو يزيد عن 30.

مجموعة بيانات الصورة المميزة

مجموعة بيانات الصورة المميزة

حالة الاستخدام: تحديد المعالم ، وضع العلامات على المعالم

شكل: . JPG

عدد المشاهدات: 34118

الشرح: لا

X

الوصف: صور للمعالم في سياق بيئتها

جهاز تسجيل: كاميرا المحمول

شرط التسجيل: - ضوء النهار - الليل - غائم / مطر

مجموعة بيانات تقسيم خطوط المسار

التجزئة الثنائية والتجزئة الدلالية

مجموعة بيانات تقسيم خطوط المسار

حالة الاستخدام: القيادة التلقائية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 135.3k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات تقسيم خطوط المسار" لتسريع التقدم في تقنيات القيادة الذاتية، مع التركيز بشكل خاص على اكتشاف وتقسيم المسارات. وهي تتضمن مجموعة واسعة من الصور من مسجلات القيادة، مقسمة إلى 35 فئة مميزة لتغطية مجموعة شاملة من علامات الطريق مثل الخطوط الصلبة والمتقطعة المختلفة باللونين الأبيض والأصفر. تهدف مجموعة البيانات هذه إلى تحسين دقة الذكاء الاصطناعي في تحديد حدود المسارات، وهو أمر بالغ الأهمية للملاحة الآمنة للمركبات ذاتية القيادة.

مجموعة بيانات دمج المسارات وتقسيم منطقة الشوكة

التقسيم الثنائي

مجموعة بيانات دمج المسارات وتقسيم منطقة الشوكة

حالة الاستخدام: القيادة التلقائية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 4.2k

الشرح: نعم

X

الوصف: تتناول "مجموعة بيانات دمج الحارات وتقسيم مناطق التقاطع" على وجه التحديد تعقيدات دمج الحارات والتقاطع، وهي سيناريوهات حرجة في القيادة الذاتية. تم شرح مجموعة البيانات هذه، التي تتكون من صور مسجل القيادة، للتجزئة الثنائية، مع التركيز على المناطق التي تندمج فيها الحارات أو تتفرع. وهي تتضمن تسميات مفصلة لمناطق دمج الحارات ومناطق تقاطع الحارات (المحددة بخطوط مثلثة مقلوبة) والعوائق المحتملة مثل المركبات والأشجار وعلامات الطرق والمشاة. تعد مجموعة البيانات هذه أداة حيوية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التنقل في مواقف الطرق الصعبة هذه، مما يضمن تجارب قيادة ذاتية أكثر سلاسة وأمانًا.

سيناريوهات متعددة والأشخاص مجموعة بيانات التجزئة الدلالية

تجزئة كفاف، تجزئة الدلالية

سيناريوهات متعددة والأشخاص مجموعة بيانات التجزئة الدلالية

حالة الاستخدام: السيناريوهات المتعددة والتجزئة الدلالية للأشخاص

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 54k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم مجموعة بيانات "السيناريوهات المتعددة والتجزئة الدلالية للأشخاص" خصيصًا لصناعة الترفيه المرئي، وتتضمن صورًا تم جمعها عبر الإنترنت بدقة تتراوح من 1280 × 720 إلى 6000 × 4000. وهي تركز على مشاهد متعددة الأشخاص عبر البيئات الحضرية والطبيعية والداخلية. تقديم شروح تفصيلية للشخصيات البشرية والملحقات والخلفيات.

مجموعة بيانات تجزئة البناء الخارجي

تجزئة بانوبتيك

مجموعة بيانات تجزئة البناء الخارجي

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة البناء الخارجي

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 1k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات التجزئة البانورامية للمباني الخارجية" لصناعة الترفيه المرئي، وتتكون من مجموعة من الصور الخارجية المجمعة عبر الإنترنت بدقة عالية تتجاوز 3024 × 4032 بكسل. تركز مجموعة البيانات هذه على التجزئة الشاملة، حيث تلتقط كل مثيل يمكن تحديده داخل المشاهد الخارجية، بما في ذلك المباني والطرق والأشخاص والسيارات والمزيد، مما يوفر مجموعة بيانات شاملة للتحليل البيئي التفصيلي والإبداع.

مجموعة بيانات التجزئة الدلالية للكائنات الخارجية

المربع المحيط، النقاط الرئيسية

مجموعة بيانات التجزئة الدلالية للكائنات الخارجية

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات التجزئة الدلالية للكائنات الخارجية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 7.1k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تطوير "مجموعة بيانات التجزئة الدلالية للكائنات الخارجية" لتطبيقات الوسائط والترفيه والروبوتات، وتتكون من مجموعة متنوعة من الصور المجمعة عبر الإنترنت بدقة تتراوح من 1024 × 726 إلى 2358 × 1801 بكسل. تستخدم مجموعة البيانات هذه التعليقات التوضيحية للمربع المحيط والنقاط الرئيسية لتقسيم العناصر الخارجية المختلفة، بما في ذلك أجزاء جسم الإنسان والمناظر الطبيعية والهياكل المعمارية والأرصفة ووسائل النقل والمزيد.

مجموعة بيانات تجزئة المشاهد البانوبتيكية

التجزئة الدلالي

مجموعة بيانات تجزئة المشاهد البانوبتيكية

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة المشاهد البانوبتيكية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 21.3k

الشرح: نعم

X

الوصف: تعد "مجموعة بيانات تجزئة المشاهد البانوبتيكية" موردًا شاملاً لمجالات الروبوتات والترفيه المرئي، وتتكون من مجموعة واسعة من الصور المجمعة عبر الإنترنت بدقة تتراوح من 660 × 371 إلى 5472 × 3648 بكسل. تهدف مجموعة البيانات هذه إلى التجزئة الدلالية، والتقاط عناصر متنوعة مثل المستويات الأفقية والرأسية والمباني والأشخاص والحيوانات والأثاث، مما يوفر رؤية شاملة للمشاهد المختلفة.

مجموعة بيانات تجزئة مشاهد لعبة PUBG

تجزئة المثيل، التجزئة الدلالية

مجموعة بيانات تجزئة مشاهد لعبة PUBG

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة مشاهد لعبة PUBG

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 11.2k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات تقسيم مشاهد لعبة PUBG" خصيصًا لتطبيقات الألعاب، حيث تحتوي على لقطات شاشة من لعبة PUBG الشهيرة بدقة 1920 × 886 و1280 × 720 و1480 × 720 بكسل. وهو يشمل 17 فئة على سبيل المثال والتجزئة الدلالية، بما في ذلك الشخصيات والمركبات والمناظر الطبيعية والعناصر داخل اللعبة، مما يوفر موردًا غنيًا لتطوير اللعبة وتحليلها.

مجموعة بيانات التقسيم الدلالي لمشهد الطريق

التجزئة الدلالي

مجموعة بيانات التقسيم الدلالي لمشهد الطريق

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات التقسيم الدلالي لمشهد الطريق

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 2k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات التجزئة الدلالية لمشهد الطريق" خصيصًا لتطبيقات القيادة الذاتية، وتضم مجموعة من الصور المجمعة عبر الإنترنت بدقة قياسية تبلغ 1920 × 1080 بكسل. تركز مجموعة البيانات هذه على التجزئة الدلالية، بهدف تقسيم العناصر المختلفة لمشاهد الطريق بدقة مثل السماء والمباني وخطوط الحارات والمشاة والمزيد، لدعم تطوير أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS) وتقنيات المركبات ذاتية القيادة.

مجموعة بيانات تجزئة مشاهد الطريق

تجزئة بانوبتيك

مجموعة بيانات تجزئة مشاهد الطريق

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة مشاهد الطريق

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 1k

الشرح: نعم

X

الوصف: تهدف "مجموعة بيانات التجزئة البانورامية لمشاهد الطريق" إلى تطبيقات الترفيه المرئي والقيادة الذاتية، وتضم مجموعة من صور مشاهد الطريق المجمعة عبر الإنترنت بدقة تتجاوز 1600 × 1200 بكسل. تتخصص مجموعة البيانات هذه في التقسيم الشامل، مع شرح كل مثيل يمكن تحديده داخل الصور، مثل المركبات والطرق وخطوط الحارات والغطاء النباتي والأشخاص، مما يوفر مجموعة بيانات مفصلة لتحليل شامل لمشهد الطريق.

مجموعة بيانات Sky Outline Matting

التجزئة

مجموعة بيانات Sky Outline Matting

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات Sky Outline Matting

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 20k

الشرح: نعم

X

الوصف: تلبي مجموعة "Sky Outline Matting Dataset" الخاصة بنا احتياجات الإنترنت والوسائط وصناعات الهاتف المحمول من خلال مجموعة مختارة من صور السماء. تتميز مجموعة البيانات هذه بظروف السماء المتنوعة بما في ذلك المشمسة والغائمة وشروق الشمس وغروبها والمزيد، مع تجزئة دقيقة على مستوى البكسل لاستخراج الخطوط العريضة التفصيلية، ومناسبة لمختلف التطبيقات.

مجموعة بيانات تجزئة السماء

تجزئة القناع

مجموعة بيانات تجزئة السماء

حالة الاستخدام: مجموعة بيانات تجزئة السماء

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 73.6k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "Sky Segmentation Dataset" بدقة لصناعة الترفيه المرئي، وتضم صورًا تم التقاطها يدويًا بدقة تتراوح من 937 × 528 إلى 9961 × 3000. هذه المجموعة مخصصة لتقسيم السماء عبر أوقات مختلفة من النهار والليل، مما يوفر نطاق ديناميكي من سيناريوهات السماء الخارجية لمهام تجزئة القناع الشاملة.

مجموعة بيانات تقسيم الممرات

تجزئة المثيلات، التجزئة الثنائية

مجموعة بيانات تقسيم الممرات

حالة الاستخدام: القيادة التلقائية

شكل: صورة

عدد المشاهدات: 87.8k

الشرح: نعم

X

الوصف: تم تصميم "مجموعة بيانات تقسيم الممرات" لتعزيز سلامة وكفاءة أنظمة القيادة الذاتية من خلال التركيز على التحديد الدقيق وتقسيم ممرات المشاة. تعد مجموعة البيانات هذه، التي تحتوي على صور من مسجلات القيادة، ضرورية لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التمييز بين المناطق الصالحة للقيادة والمناطق المخصصة للمشاة. من خلال تقسيم مناطق المشاة من خلال تقنيات التقسيم الثنائي والثنائي، فإنها توفر موردًا بالغ الأهمية لتطوير المركبات ذاتية القيادة التي يمكنها التنقل بأمان في البيئات الحضرية.