BDD100K数据集工具包
bdd100k的Python项目详细描述
BDD100K是一个用于异构多任务学习的多样化驱动数据集。在
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我们构建了BDD100K，最大的开放式驾驶视频数据集，包含100K个视频 以及10项任务来评估图像识别算法的令人兴奋的进展 关于自动驾驶。每个视频有40秒和高分辨率。这个 数据集代表超过1000小时的驾驶经验，超过100小时 百万帧。这些视频带有GPU/IMU数据来获取轨迹信息。 数据集具有地理、环境和天气的多样性，即 对于训练那些不太可能对新事物感到惊讶的模型很有用 条件。动态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。此数据集中的任务包括 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，多目标检测 跟踪、多目标分割跟踪、域自适应和仿真 学习。此repo包含用于使用BDD100K data的工具箱和资源。引用你论文中的数据集
@InProceedings{bdd100k,
author = {Yu, Fisher and Chen, Haofeng and Wang, Xin and Xian, Wenqi and Chen,
Yingying and Liu, Fangchen and Madhavan, Vashisht and Darrell, Trevor},
title = {BDD100K: A Diverse Driving Dataset for Heterogeneous Multitask Learning},
booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
month = {June},
year = {2020}
}
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