文件名称：bdd100k:BDD100K数据集
文件大小：4.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-26 13:17:32
Python
BDD100K是用于异构多任务学习的多样化驾驶数据集。 | | 我们构建BDD100K，这是最大的具有10万个视频和10个任务的开放式驾驶视频数据集，以评估自动驾驶图像识别算法的令人兴奋的进展。 每个视频都有40秒和高分辨率。 该数据集代表了超过1000个小时的驾驶经验以及超过1亿个帧。 这些视频随附GPU / IMU数据以获取轨迹信息。 该数据集具有地理，环境和天气多样性，对于训练不太可能因新条件而感到惊讶的模型很有用。 充满活力的户外场景和复杂的自我车辆运动使感知任务更具挑战性。 该数据集上的任务包括图像标记，车道检测，可驾驶区域分割，道路对象检测，语义分割，实例分割，多对象检测跟踪，多对象分割跟踪，领域适应和模仿学习。 此存储库包含使用的工具包和资源。 要引用论文中的数据集， @InProceedings{bdd100k, author = {Yu, Fisher
【文件预览】：
bdd100k-master
----.gitignore(1KB)
----setup.cfg(1KB)
----README.md(2KB)
----.github()
--------workflows()
--------dependabot.yml(517B)
----.vscode()
--------README.md(254B)
--------extensions.json(647B)
--------settings.json(1KB)
----LICENSE(1KB)
----scripts()
--------setup_ubuntu.sh(134B)
--------lint.sh(165B)
----requirements.txt(231B)
----pyproject.toml(115B)
----setup.py(1KB)
----bdd100k()
--------eval()
--------label()
--------vis()
--------__init__.py(30B)
--------common()
--------data()
----doc()
--------README.md(254B)
--------make.bat(799B)
--------source()
--------images()
--------upload.sh(118B)
--------Makefile(639B)
----.pylintrc(11KB)