Indian Driving Dataset - Segmentation Part 2

kaggle2024-06-10 更新2024-06-15 收录

自动驾驶

语义分割

数据链接：

https://www.kaggle.com/datasets/sovitrath/indian-driving-dataset-segmentation-part-2 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

Part 2 of the Indian Driving Dataset for Semantic Segmentation

印度驾驶数据集语义分割部分的第二部分

创建时间：

2024-06-10

Dark Zurich

计算机视觉

自动驾驶

Dark Zurich 是一个图像数据集，包含在夜间、黄昏和白天拍摄的总共 8779 张图像，以及每张图像的相机各自的 GPS 坐标。这些 GPS 注释用于构建跨时间的对应关系，即，将每个夜间或黄昏图像与其白天对应物相匹配。这些属性允许使用 Dark Zurich 作为数据集来构建执行以下操作的模型和系统：1) 域适应（无监督、弱监督或半监督），例如用于语义分割或对象检测，2) 图像翻译/风格转移

OpenDataLab2026-07-12 更新6900

Skyrmion/DAAD-X

自动驾驶

可解释性

DAADX数据集是从DAAD数据集派生出来的，包含了驾驶员意图预测任务中捕获的所有视频。该数据集是首个基于视频的解释数据集，用于驾驶员意图预测任务，有助于推进可解释的自动驾驶或ADAS系统的研究。DAAD-X为每个操作实例提供了驾驶员视角和车辆视角的解释，帮助理解模型预测特定操作的原因，并提供高层次的易于理解的解释。

Hugging Face2025-10-22 更新190

Gewünschte Automatisierungslösungen für das eigene Fahrzeug in Deutschland 2015

自动驾驶

用户调查

Diese Umfrage aus dem Jahr 2015 thematisiert die Frage, welche Automatisierungslösungen in autonomen Fahrzeugen in Deutschland gewünscht sind. Autonome Fahrzeuge sind Fahrzeuge, die ohne menschlichen

de.statista.com140

NuScenes Dataset 85 Scenes

计算机视觉

自动驾驶

NuScenes Dataset 85 Scenes

kaggle2025-07-18 更新220

IDD-3D

自动驾驶

3D目标检测

自动驾驶和辅助系统依靠来自交通和道路场景的注释数据来建模和学习复杂现实场景中的各种对象关系。可部署的深度学习体系结构的准备和培训要求模型适合不同的流量场景并适应不同的情况。当前，现有的数据集虽然规模很大，但缺乏这种多样性，并且在地理上偏向于主要发达的城市。在印度等几个发展中国家发现的非结构化和复杂的驾驶布局对这些模型提出了挑战，因为对象类型，密度和位置的变化程度很大。为了促进更好的研究以适应此类场

OpenDataLab2026-07-12 更新180

Indian Driving Dataset - Segmentation Part 2

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