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LISA交通灯数据集,超过44分钟的注释交通灯数据

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Classification,Arts and Entertainment,Computer Science,Computer Vision,Multiclass Classification Classification

在评估计算机视觉项目时,训练和测试数据是必不可少的。所使用的数据代表了一个被提议的系统将要解决的挑战。我们希望有一个大型......

数据结构 ? 4.19G

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    在评估计算机视觉项目时,训练和测试数据是必不可少的。所使用的数据代表了一个被提议的系统将要解决的挑战。我们希望有一个大型的数据库,其中包含大量的变化,例如在城市环境中检测和识别交通信号灯(TL)。从调查现有工作可以清楚地看出,目前的评估主要局限于作者自己收集的小型当地数据集,而不是公开可用的数据集。局部数据集的大小通常很小,并且包含很少的变化。这使得几乎不可能比较不同作者的工作和结果,但也变得很难确定一个领域的当前状态。为了给将来的交通灯识别(TLR)研究提供一个通用的基础,我们收集了一个基于美国道路的视频的广泛的公共数据库。该数据库包括连续测试和训练视频序列,总共43,007帧和113,888个注释交通灯。这些序列是由安装在车顶上的立体摄像机拍摄的,车辆在夜间和白天行驶,光线和天气条件各不相同。该数据库中只使用了左侧摄像机视图,因此立体声特征处于当前状态未使用。数据库收集于美国加利福尼亚州圣地亚哥。该数据库提供了主要用于测试的四个白天和两个夜间序列,在太平洋海滩和拉霍亚提供了23分25秒的驾驶时间。立体图像对是使用点灰色的大黄蜂 XB3(BBX3-13S2C-60)获得的,它包含三个镜头,捕捉图像的分辨率为1280 x 960,每个镜头的视场(FoV)为66 ° 。其中左摄像机视图是用于所有的测试序列和训练剪辑。训练片段包括13个日间片段和5个夜间片段。Zip 包含两种类型的注释

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    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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