“德国交通标志识别基准”是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举办的多类单图像分类挑战赛。交通标志的自动识别是高级驾驶辅助系统所必需的,并且构成了具有挑战性的现实世界计算机视觉和模式识别问题。该数据集收集了超过 50,000 个交通标志图像的全面、逼真的数据集。它反映了由于距离、照明、天气条件、部分遮挡和旋转而导致的标志视觉外观的强烈变化。这些图像由几个预先计算的特征集补充,以
“德国交通标志识别基准”是在 2011 年国际神经网络联合会议 (IJCNN) 上举办的多类单图像分类挑战赛。交通标志的自动识别是高级驾驶辅助系统所必需的,并且构成了具有挑战性的现实世界计算机视觉和模式识别问题。该数据集收集了超过 50,000 个交通标志图像的全面、逼真的数据集。它反映了由于距离、照明、天气条件、部分遮挡和旋转而导致的标志视觉外观的强烈变化。这些图像由几个预先计算的特征集补充,以允许在没有图像处理背景知识的情况下应用机器学习算法。该数据集包含 43 个类别频率不平衡的类别。参与者必须对两个测试集进行分类,每个测试集超过 12,500 张图像。
德国交通标志识别基准数据集:可能是自动驾驶汽车领域最受欢迎的图像分类数据集。自动驾驶车辆需要对交通标志进行检测和分类,以了解应用于路段的交通规则。也许,这个数据集太小而且不完整,无法用于实际应用。不…
目前,国内和国外均有几个公开的交通标志数据集,其中德国交通标志数据集(GTSRB, German Traffic Sign Benchmarks)和比利时交通标志数据集(BTSD, Belgium Traffic Sign Dataset)多年来被许多科研团队广泛使用…
GTSRB 是一个针对单张图片进行多分类的问题,总共有 40 个分类和五万张图片以及对应的标注,主要来自于德国街头的交通标志图片。
交通标志识别 - 飞桨AI Studio
湖北省主要雨量站雨情数据,2000年至2022年最新 湖北省雨情数据,总共6000+(月均为4000左右站点)监测站点,包含行政区编码名称,站点编码名称,时间,时段降水量mm,时段长,降水历时,日降水量mm,天气等信息,数据总量2.6亿条,11G。
全国机场信息包含全国所有民航机场, 高原机场, 高高原机场,特殊机场名单,每个机场上的机场IATA编号,机场ICAO编号,机场等级,机场海拔,机场性质,机场跑道数量,机场最大跑道长度,机场经度,机场纬度,机场运送人次,机场电话,机场地址,机场历年旅客吞吐量,机场历年货邮架次,机场历年起降架次等信息。
全国雨水情信息大江大河大型水库重点雨水情数据,全国水雨情信息监测系统提供由水利部信息中心编制的全国大江大河实时水情、全国大型水库实时水情、全国重点站实时雨情,水文监测站, 实时水情历史记录,包含水位、流量、警戒水位、库水位、蓄水量、入库流量、径流、日雨量、天气等信息
该数据集是麻省理工学院提供的原始数据。室内场景识别是高层次视觉中一个具有挑战性的开放性问题。 大多数适用于室外场景的场景识别模型在室内领域表现不佳。主要困难在于,虽然一些室内场景(例如走廊)可以通过全局空间属性很好地表征,但其他的(例如书店)可以通过它们包含的对象更好地表征。 更一般地说,为了解决室内场景识别问题,我们需要一个可以利用局部和全局判别信息的模型。 该数据库包含 67 个室内类别,