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这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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Lyft Level 5 自动驾驶数据集|自动驾驶数据集|数据采集数据集
收藏帕依提提2024-03-04 收录
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https://www.payititi.com/opendatasets/show-1948.html
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链接失效反馈资源简介：
Lyft L5 自动驾驶数据集是由 Lyft 公司提供的 L5 级别自动驾驶数据集，目前仅提供训练集的下载。该数据集包含高质量语义地图，提供对目标的存在和移动的检测。 该数据集提供超过 4000 条道路、197 条人行横道、60 个 stop sign 和 54 个停车区域等地图信息。此数据集格式为 nuScenes，数据通过两类不同版本的汽车进行采摘，两类实验车均搭载 7 个摄像头和 3 个 LiDARS，但摄像头型号和 LiDARS 种类不同。 该数据集应用前景广泛，对于未来的自动化驾驶有推动作用。
提供机构：
帕依提提
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台，专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发，包含两个机器人：D'Claw，一个三指手机器人，用于促进精细操作任务的学习；D'Kitty，一个四足机器人，用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固，能够承受从零开始的硬件强化学习，目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务，这些任务具有密集和稀疏的任务目标，并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问，旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题，特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
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CAP-DATA
CAP-DATA数据集由长安大学交通学院的研究团队创建，包含11,727个交通事故视频，总计超过2.19百万帧。该数据集不仅标注了事故发生的时间窗口，还提供了详细的文本描述，包括事故前的实际情况、事故类别、事故原因和预防建议。数据集的创建旨在通过结合视觉和文本信息，提高交通事故预测的准确性和解释性，从而支持更安全的驾驶决策系统。
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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。
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