用於 AI/ML 開發的企業級環境場景資料集

描述： 「CCTV交通場景語意分割資料集」為自動駕駛開發提供了獨特的視角，從靜止的角度捕捉交通場景的複雜性。該資料集利用道路監視攝影機的高解析度閉路電視錄像，解析度超過 1600 x 1200 像素，幀速率超過 7 fps，提供交通中各種元素的詳細實例分割，包括人類、動物、自行車、汽車和道路障礙。它還涵蓋了一系列天氣條件，為訓練人工智慧系統提供強大的資料集，以從固定的有利位置理解和解釋不同的交通場景。

描述： 「城市天空輪廓分割資料集」是為視覺娛樂領域策劃的，包含一系列從網路收集的高解析度 3000 x 4000 像素的圖像。該資料集致力於輪廓分割，重點捕捉城市環境中的天空以及建築物和植物等元素，為各種視覺內容創建提供詳細的背景。

描述： 「行車記錄器交通場景語意分割資料集」對於突破自動駕駛技術的界限至關重要。此資料集包含解析度約為 1280 x 720 像素的行車記錄器影像，按語義分段以反映城市和郊區交通環境的各種元素。它全面分類了24種不同的物件和場景，包括天空、人、機動車輛、非機動車輛、高速公路、人行道、斑馬線、樹木、建築物等。這種詳細的語義分割使自動駕駛系統能夠更好地理解和解釋道路的複雜性，從而增強導航和安全協議。

描述： 「可駕駛區域分割資料集」經過精心設計，旨在增強人工智慧在不同駕駛環境中駕駛自動駕駛車輛的能力。它具有各種高解析度影像，解析度範圍從 1600 x 1200 到 2592 x 1944 像素，捕捉各種路面類型，如瀝青、混凝土、礫石、泥土、雪和冰。該資料集對於訓練人工智慧模型區分可駕駛區域和不可駕駛區域至關重要，這是自動駕駛的一個基本面向。透過提供詳細的語意和二元分割，旨在提高自動駕駛車輛的安全性和效率，確保它們能夠適應現實場景中遇到的不同路況和環境。

描述： 從唯一身份收集圖像（1 張註冊照片，每個身份 20 張歷史照片）和視頻（1 個室內，1 個室外）

描述： 「室內物體分割資料集」服務於廣告、遊戲和視覺娛樂領域，提供從1024×1024到3024×4032的高解析度影像。房間結構，例如註釋、語義和輪廓分割。

描述： 閉路電視攝影機影像。解析度超過1920 x 1080，影片每秒影格數超過30張。

描述： 環境背景下的地標圖像

錄音設備： 手機相機

錄音條件： - 日光 - 夜晚 - 陰天/雨

描述： 「車道線分割資料集」旨在加速自動駕駛技術的進步，特別關注車道偵測和分割。它包含大量來自自行車記錄器的影像，分為 35 個不同的類別，涵蓋全面的道路標記，例如各種白色和黃色的實線和虛線。該資料集旨在提高人工智慧識別車道邊界的精確度，這對於自動駕駛車輛的安全導航至關重要。

描述： 「車道合併和分叉區域分割資料集」專門解決了車道合併和分叉的複雜性，這是自動駕駛中的關鍵場景。此資料集由行車記錄器影像組成，經過二元分割註釋，重點在於車道合併或分支的區域。它包括車道合併區域、車道分叉區域（以三角形倒線標記）以及潛在障礙物（例如車輛、樹木、路標和行人）的詳細標籤。該資料集是訓練人工智慧模型應對這些具有挑戰性的道路狀況的重要工具，確保更順暢、更安全的自動駕駛體驗。

描述： 「多場景和人物語義分割」資料集是為視覺娛樂產業量身定制的，由網路收集的圖像組成，解析度從1280 x 720到6000 x 4000。人場景，為人物、配件和背景提供詳細註釋。

描述： 「室外建築全景分割資料集」是為視覺娛樂產業策劃的，由網路收集的高解析度室外影像集合組成，解析度超過 3024 x 4032 像素。此資料集著重於全景分割，擷取戶外場景中的每個可識別實例，包括建築物、道路、人員、汽車等，為詳細的環境分析和建立提供全面的資料集。

描述： 「戶外物體語義分割資料集」是為媒體娛樂和機器人領域的應用而開發的，由各種網路收集的影像組成，解析度範圍從 1024 x 726 到 2358 x 1801 像素。此資料集採用邊界框和關鍵點註釋來分割各種戶外元素，包括人體部位、自然風光、建築結構、人行道、交通手段等。

描述： 「全景場景分割資料集」是機器人和視覺娛樂領域的綜合資源，由網路收集的各種影像組成，解析度從 660 x 371 到 5472 x 3648 像素。該資料集旨在語義分割，捕獲水平和垂直平面、建築物、人物、動物和家具等不同元素，提供各種場景的整體視圖。

描述： 「PUBG遊戲場景分割資料集」專為遊戲應用而設計，包含熱門遊戲PUBG的螢幕截圖，解析度為1920×886、1280×720和1480×720像素。它包含人物、車輛、景觀、遊戲內物品等17個實例和語義分割類別，為遊戲開發和分析提供了豐富的資源。

描述： 「道路場景語意分割資料集」專為自動駕駛應用而設計，包含一系列從網路收集的標準解析度為 1920 x 1080 像素的影像。此資料集專注於語意分割，旨在準確分割道路場景的各種元素，如天空、建築物、車道線、行人等，以支援進階駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛汽車技術的開發。

描述： 「道路場景全景分割資料集」針對視覺娛樂和自動駕駛領域的應用，收集了網路收集的解析度超過1600 x 1200像素的道路場景影像。此資料集專門從事全景分割，註釋影像中的每個可識別實例，例如車輛、道路、車道線、植被和人員，為全面的道路場景分析提供詳細的資料集。

描述： 我們的「天空輪廓摳圖資料集」透過精心挑選的天空影像來滿足網路、媒體和行動產業的需求。此資料集具有晴天、陰天、日出、日落等多種天空條件，並透過像素級精細分割進行詳細輪廓擷取，適合各種應用。

描述： 「天空分割資料集」是為視覺娛樂產業精心策劃的，包含解析度從 937 × 528 到 9961 × 3000 不等的手動捕捉影像。於綜合掩模分割任務的動態範圍的室外天空場景。

描述： 「人行道分割資料集」旨在透過專注於人行道的準確識別和分割來提高自動駕駛系統的安全性和效率。此資料集包含行車記錄器的影像，對於訓練人工智慧模型區分可行駛區域和行人區域至關​​重要。透過實例和二元分割技術對行人步行區域進行分割，它為開發能夠安全地在城市環境中行駛的自動駕駛車輛提供了關鍵資源。