AI/ML विकास के लिए एंटरप्राइज़-ग्रेड पर्यावरण दृश्य डेटासेट

विवरण: "सीसीटीवी ट्रैफ़िक सीन सिमेंटिक सेगमेंटेशन डेटासेट" स्वचालित ड्राइविंग विकास के लिए एक अनूठा परिप्रेक्ष्य प्रदान करता है, जो स्थिर दृष्टिकोण से ट्रैफ़िक दृश्यों की जटिलताओं को कैप्चर करता है। 1600 x 1200 पिक्सेल से अधिक रिज़ॉल्यूशन और 7 fps से अधिक की फ़्रेम दर के साथ, सड़क निगरानी कैमरों से उच्च-रिज़ॉल्यूशन CCTV फुटेज का उपयोग करते हुए, यह डेटासेट ट्रैफ़िक में विभिन्न तत्वों का विस्तृत उदाहरण विभाजन प्रदान करता है, जिसमें मनुष्य, जानवर, साइकिल वाहन, ऑटोमोबाइल और सड़क अवरोध शामिल हैं। यह मौसम की विभिन्न स्थितियों को भी शामिल करता है, जो एक निश्चित सुविधाजनक बिंदु से विविध ट्रैफ़िक परिदृश्यों को समझने और व्याख्या करने के लिए AI सिस्टम को प्रशिक्षित करने के लिए एक मजबूत डेटासेट प्रदान करता है।

विवरण: "सिटी स्काई कंटूर सेगमेंटेशन डेटासेट" को विज़ुअल एंटरटेनमेंट सेक्टर के लिए क्यूरेट किया गया है, जिसमें 3000 x 4000 पिक्सल के उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली इंटरनेट-एकत्रित छवियों का संग्रह है। यह डेटासेट कंटूर सेगमेंटेशन के लिए समर्पित है, जो इमारतों और पौधों जैसे तत्वों के साथ शहरी सेटिंग्स में आकाश को कैप्चर करने पर ध्यान केंद्रित करता है, जो विभिन्न दृश्य सामग्री निर्माण के लिए एक विस्तृत पृष्ठभूमि प्रदान करता है।

विवरण: "डैशकैम ट्रैफ़िक सीन सिमेंटिक सेगमेंटेशन डेटासेट" स्वायत्त ड्राइविंग तकनीकों की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए आवश्यक है। इस डेटासेट में लगभग 1280 x 720 पिक्सल के रिज़ॉल्यूशन वाली ड्राइविंग रिकॉर्डर छवियाँ हैं, जिन्हें शहरी और उपनगरीय ट्रैफ़िक वातावरण के विभिन्न तत्वों को दर्शाने के लिए सिमेंटिक रूप से विभाजित किया गया है। यह 24 अलग-अलग वस्तुओं और परिदृश्यों को व्यापक रूप से वर्गीकृत करता है, जिसमें आकाश, लोग, मोटर वाहन, गैर-मोटर चालित वाहन, राजमार्ग, पैदल यात्री पथ, ज़ेबरा क्रॉसिंग, पेड़, इमारतें और बहुत कुछ शामिल हैं। यह विस्तृत सिमेंटिक सेगमेंटेशन स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम को सड़क की जटिलताओं को बेहतर ढंग से समझने और व्याख्या करने, नेविगेशन और सुरक्षा प्रोटोकॉल को बढ़ाने की अनुमति देता है।

विवरण: "ड्राइवेबल एरिया सेगमेंटेशन डेटासेट" को विभिन्न ड्राइविंग वातावरणों के माध्यम से स्वायत्त वाहनों को नेविगेट करने में AI की क्षमताओं को बढ़ाने के लिए सावधानीपूर्वक तैयार किया गया है। इसमें 1600 x 1200 से लेकर 2592 x 1944 पिक्सल तक के रिज़ॉल्यूशन वाली उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों की एक विस्तृत श्रृंखला है, जो बिटुमेन, कंक्रीट, बजरी, पृथ्वी, बर्फ और बर्फ जैसे विभिन्न प्रकार के फुटपाथों को कैप्चर करती है। यह डेटासेट ड्राइवेबल और नॉन-ड्राइवेबल क्षेत्रों के बीच अंतर करने के लिए AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए महत्वपूर्ण है, जो स्वायत्त ड्राइविंग का एक मूलभूत पहलू है। विस्तृत सिमेंटिक और बाइनरी सेगमेंटेशन प्रदान करके, इसका उद्देश्य स्वायत्त वाहनों की सुरक्षा और दक्षता में सुधार करना है, यह सुनिश्चित करना कि वे वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में सामना की जाने वाली विभिन्न सड़क स्थितियों और वातावरणों के अनुकूल हो सकें।

विवरण: अद्वितीय पहचान से छवियां (1 नामांकन फोटो, 20 ऐतिहासिक फोटो प्रति पहचान) और वीडियो (1 इनडोर, 1 आउटडोर) एकत्र करें

विवरण: "इनडोर ऑब्जेक्ट सेगमेंटेशन डेटासेट" विज्ञापन, गेमिंग और दृश्य मनोरंजन क्षेत्रों की सेवा करता है, जो 1024 × 1024 से 3024 × 4032 तक के उच्च-रिज़ॉल्यूशन चित्र प्रदान करता है। इस डेटासेट में 50 से अधिक प्रकार की सामान्य इनडोर ऑब्जेक्ट्स और वास्तुशिल्प तत्व शामिल हैं, जैसे कि फर्नीचर और कमरे की संरचनाएं, उदाहरण के लिए एनोटेट, सिमेंटिक और समोच्च विभाजन।

विवरण: सीसीटीवी कैमरे की छवियाँ। रिज़ॉल्यूशन 1920 x 1080 से अधिक है और वीडियो के प्रति सेकंड फ़्रेम की संख्या 30 से अधिक है।

विवरण: उनके पर्यावरण के संदर्भ में स्थलों की छवियां

रिकॉर्ड करने वाला डिवाइस: मोबाइल कैमरा

रिकॉर्डिंग की स्थिति: - दिन का प्रकाश - रात - घटाटोप/बारिश

विवरण: "लेन लाइन सेगमेंटेशन डेटासेट" को स्वचालित ड्राइविंग तकनीकों में प्रगति को गति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है, विशेष रूप से लेन डिटेक्शन और सेगमेंटेशन पर ध्यान केंद्रित करते हुए। इसमें ड्राइविंग रिकॉर्डर से छवियों की एक विशाल श्रृंखला शामिल है, जिसे 35 अलग-अलग श्रेणियों में विभाजित किया गया है ताकि सड़क चिह्नों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर किया जा सके जैसे कि सफ़ेद और पीले रंग की विभिन्न ठोस और धराशायी रेखाएँ। इस डेटासेट का उद्देश्य लेन की सीमाओं की पहचान करने में AI की सटीकता को परिष्कृत करना है, जो स्वायत्त वाहनों के सुरक्षित नेविगेशन के लिए महत्वपूर्ण है।

विवरण: "लेन मर्जिंग और फोर्क एरिया सेगमेंटेशन डेटासेट" विशेष रूप से लेन मर्जिंग और फोर्किंग की जटिलताओं को संबोधित करता है, जो स्वायत्त ड्राइविंग में महत्वपूर्ण परिदृश्य हैं। ड्राइविंग रिकॉर्डर छवियों से युक्त यह डेटासेट बाइनरी सेगमेंटेशन के लिए एनोटेट किया गया है, जो उन क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करता है जहाँ लेन मर्ज या ब्रांच ऑफ होती हैं। इसमें लेन मर्जिंग क्षेत्रों, लेन फोर्क क्षेत्रों (त्रिकोणीय उलटी रेखाओं द्वारा चिह्नित) और वाहनों, पेड़ों, सड़क के संकेतों और पैदल चलने वालों जैसे संभावित अवरोधों के लिए विस्तृत लेबल शामिल हैं। यह डेटासेट इन चुनौतीपूर्ण सड़क स्थितियों को नेविगेट करने के लिए AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण है, जो सुचारू और सुरक्षित स्वायत्त ड्राइविंग अनुभव सुनिश्चित करता है।

विवरण: "एकाधिक परिदृश्य और व्यक्ति अर्थपूर्ण विभाजन" डेटासेट दृश्य मनोरंजन उद्योग के लिए तैयार किया गया है, जिसमें 1280 x 720 से 6000 x 4000 तक के रिज़ॉल्यूशन वाली इंटरनेट-एकत्रित छवियां शामिल हैं। यह शहरी, प्राकृतिक और इनडोर सेटिंग्स में बहु-व्यक्ति दृश्यों पर ध्यान केंद्रित करता है, और मानव आकृतियों, सहायक उपकरणों और पृष्ठभूमि के लिए विस्तृत एनोटेशन प्रदान करता है।

विवरण: "आउटडोर बिल्डिंग पैनोप्टिक सेगमेंटेशन डेटासेट" को विज़ुअल एंटरटेनमेंट इंडस्ट्री के लिए क्यूरेट किया गया है, जिसमें 3024 x 4032 पिक्सल से अधिक उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली इंटरनेट-एकत्रित आउटडोर छवियों का संग्रह शामिल है। यह डेटासेट पैनोप्टिक सेगमेंटेशन पर ध्यान केंद्रित करता है, जिसमें इमारतों, सड़कों, लोगों, कारों और अन्य सहित बाहरी दृश्यों के भीतर हर पहचाने जाने योग्य उदाहरण को कैप्चर किया जाता है, जो विस्तृत पर्यावरणीय विश्लेषण और निर्माण के लिए एक व्यापक डेटासेट प्रदान करता है।

विवरण: "आउटडोर ऑब्जेक्ट्स सिमेंटिक सेगमेंटेशन डेटासेट" मीडिया और मनोरंजन तथा रोबोटिक्स में अनुप्रयोगों के लिए विकसित किया गया है, जिसमें 1024 x 726 से लेकर 2358 x 1801 पिक्सल तक के रिज़ॉल्यूशन वाली कई तरह की इंटरनेट से एकत्रित छवियाँ शामिल हैं। यह डेटासेट मानव शरीर के अंगों, प्राकृतिक दृश्यों, वास्तुशिल्प संरचनाओं, फुटपाथों, परिवहन साधनों, और बहुत कुछ सहित विभिन्न बाहरी तत्वों को विभाजित करने के लिए बाउंडिंग बॉक्स और मुख्य बिंदु एनोटेशन का उपयोग करता है।

विवरण: "पैनोप्टिक सीन सेगमेंटेशन डेटासेट" रोबोटिक्स और विज़ुअल एंटरटेनमेंट फ़ील्ड के लिए एक व्यापक संसाधन है, जिसमें 660 x 371 से 5472 x 3648 पिक्सल के रिज़ॉल्यूशन वाली इंटरनेट से एकत्रित छवियों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है। इस डेटासेट का उद्देश्य सिमेंटिक सेगमेंटेशन है, जो क्षैतिज और ऊर्ध्वाधर विमानों, इमारतों, लोगों, जानवरों और फर्नीचर जैसे विविध तत्वों को कैप्चर करता है, जो विभिन्न दृश्यों का समग्र दृश्य प्रस्तुत करता है।

विवरण: "PUBG गेम सीन सेगमेंटेशन डेटासेट" खास तौर पर गेमिंग एप्लीकेशन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें 1920 × 886, 1280 × 720 और 1480 × 720 पिक्सल के रिज़ॉल्यूशन वाले लोकप्रिय गेम PUBG के स्क्रीनशॉट शामिल हैं। इसमें उदाहरण और सिमेंटिक सेगमेंटेशन के लिए 17 श्रेणियां शामिल हैं, जिसमें कैरेक्टर, वाहन, लैंडस्केप और इन-गेम आइटम शामिल हैं, जो गेम डेवलपमेंट और विश्लेषण के लिए एक समृद्ध संसाधन प्रदान करते हैं।

विवरण: "रोड सीन सिमेंटिक सेगमेंटेशन डेटासेट" को विशेष रूप से स्वायत्त ड्राइविंग अनुप्रयोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें 1920 x 1080 पिक्सल के मानक रिज़ॉल्यूशन के साथ इंटरनेट से एकत्रित छवियों का संग्रह शामिल है। यह डेटासेट सिमेंटिक सेगमेंटेशन पर केंद्रित है, जिसका उद्देश्य सड़क के दृश्यों के विभिन्न तत्वों जैसे आकाश, इमारतें, लेन लाइन, पैदल यात्री, और बहुत कुछ को सटीक रूप से विभाजित करना है, ताकि उन्नत ड्राइवर-सहायता प्रणाली (ADAS) और स्वायत्त वाहन प्रौद्योगिकियों के विकास का समर्थन किया जा सके।

विवरण: "रोड सीन पैनोप्टिक सेगमेंटेशन डेटासेट" का उद्देश्य दृश्य मनोरंजन और स्वायत्त ड्राइविंग में अनुप्रयोगों के लिए है, जिसमें 1600 x 1200 पिक्सेल से अधिक रिज़ॉल्यूशन वाले इंटरनेट-संग्रहित सड़क दृश्य छवियों का संग्रह शामिल है। यह डेटासेट पैनोप्टिक सेगमेंटेशन में माहिर है, छवियों के भीतर हर पहचाने जाने योग्य उदाहरण को एनोटेट करता है, जैसे वाहन, सड़कें, लेन लाइनें, वनस्पति और लोग, व्यापक सड़क दृश्य विश्लेषण के लिए एक विस्तृत डेटासेट प्रदान करते हैं।

विवरण: हमारा "स्काई आउटलाइन मैटिंग डेटासेट" इंटरनेट, मीडिया और मोबाइल उद्योगों को आकाश की छवियों के एक क्यूरेटेड चयन के साथ पूरा करता है। इस डेटासेट में धूप, बादल, सूर्योदय, सूर्यास्त, और अधिक सहित विविध आकाश की स्थिति शामिल है, जिसमें विस्तृत रूपरेखा निष्कर्षण के लिए पिक्सेल-स्तरीय ठीक विभाजन है, जो विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त है।

विवरण: "स्काई सेगमेंटेशन डेटासेट" को दृश्य मनोरंजन उद्योग के लिए सावधानीपूर्वक तैयार किया गया है, जिसमें 937 × 528 से लेकर 9961 × 3000 तक के रिज़ॉल्यूशन वाली मैन्युअल रूप से कैप्चर की गई छवियां शामिल हैं। यह संग्रह दिन और रात के अलग-अलग समय में आसमान के विभाजन के लिए समर्पित है, जो व्यापक मास्क सेगमेंटेशन कार्यों के लिए बाहरी आकाश परिदृश्यों की एक गतिशील रेंज प्रदान करता है।

विवरण: "वॉकवे सेगमेंटेशन डेटासेट" को पैदल यात्रियों के चलने के रास्तों की सटीक पहचान और विभाजन पर ध्यान केंद्रित करके स्वायत्त ड्राइविंग सिस्टम की सुरक्षा और दक्षता बढ़ाने के लिए तैयार किया गया है। ड्राइविंग रिकॉर्डर से छवियों वाले इस डेटासेट का उपयोग AI मॉडल को ड्राइव करने योग्य क्षेत्रों और पैदल यात्रियों के क्षेत्रों के बीच अंतर करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। इंस्टेंस और बाइनरी सेगमेंटेशन तकनीकों के माध्यम से पैदल यात्रियों के चलने वाले क्षेत्रों को विभाजित करके, यह स्वायत्त वाहनों को विकसित करने के लिए एक महत्वपूर्ण संसाधन प्रदान करता है जो शहरी वातावरण में सुरक्षित रूप से नेविगेट कर सकते हैं।