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OpenLane|自动驾驶数据集|车道检测数据集

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arXiv2022-07-19 更新2024-06-21 收录
自动驾驶
车道检测
下载链接:
https://github.com/OpenPerceptionX/OpenLane
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资源简介:
OpenLane是由上海人工智能实验室创建的大规模真实世界3D车道数据集,包含200,000帧图像和超过880,000条实例级车道,涵盖14种车道类别。数据集通过高质量标注和丰富的场景多样性,旨在推动车道检测技术的发展,特别是在复杂的自动驾驶场景中。创建过程中,数据集利用了先进的图像处理和3D重建技术,确保了车道数据的准确性和实用性。OpenLane数据集的应用领域包括自动驾驶系统的开发和测试,特别是在处理复杂道路条件和多变环境下的车道识别问题。
提供机构:
上海人工智能实验室
创建时间:
2022-03-22
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CIFAR-10

CIFAR-10 数据集由 10 个类别的 60000 个 32x32 彩色图像组成,每个类别包含 6000 个图像。有 50000 个训练图像和 10000 个测试图像。 数据集分为五个训练批次和一个测试批次,每个批次有 10000 张图像。测试批次恰好包含来自每个类别的 1000 个随机选择的图像。训练批次包含随机顺序的剩余图像,但一些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个。在它们之间,训练批次恰好包含来自每个类别的 5000 张图像。

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TaRF 是由密歇根大学、耶鲁大学和加州大学伯克利分校联合创建的视触融合场景数据集,旨在将视觉与触觉信号对齐至共享的三维空间。该数据集包含 19.3k 对齐的视觉与触觉样本,覆盖 13 个普通场景,如办公室、走廊和户外环境。数据采集通过结合神经辐射场(NeRF)和触觉传感器完成,利用多视图几何方法校准视觉与触觉信号,实现空间对齐。TaRF 的创建过程包括场景的多视角视觉重建和同步采集触觉信号,最终通过扩散模型生成未直接采样的触觉信号。该数据集可用于触觉信号估计、触觉定位和材料属性理解等任务,为机器人交互和虚拟世界构建提供重要支持。

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