এআই/এমএল ডেভেলপমেন্টের জন্য এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড এনভায়রনমেন্টাল সিন ডেটাসেট

বর্ণনা: "সিসিটিভি ট্র্যাফিক সিন সেম্যান্টিক সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং বিকাশের জন্য একটি অনন্য দৃষ্টিভঙ্গি অফার করে, একটি স্থির দৃষ্টিকোণ থেকে ট্র্যাফিক দৃশ্যের জটিলতাগুলি ক্যাপচার করে৷ 1600 x 1200 পিক্সেলের বেশি রেজোলিউশন এবং 7 fps এর বেশি ফ্রেম রেট সহ রোড মনিটরিং ক্যামেরা থেকে উচ্চ-রেজোলিউশন সিসিটিভি ফুটেজ ব্যবহার করে, এই ডেটাসেটটি মানুষ, প্রাণী, সাইক্লিং যানবাহন, অটোমোবাইল এবং সহ ট্রাফিকের বিভিন্ন উপাদানের বিশদ উদাহরণ বিভাজন প্রদান করে। রাস্তার বাধা। এটি একটি নির্দিষ্ট সুবিধার পয়েন্ট থেকে বিভিন্ন ট্র্যাফিক পরিস্থিতি বোঝা এবং ব্যাখ্যা করার জন্য AI সিস্টেমকে প্রশিক্ষণের জন্য একটি শক্তিশালী ডেটাসেট অফার করে, আবহাওয়া পরিস্থিতির একটি পরিসীমাও অন্তর্ভুক্ত করে।

বর্ণনা: "সিটি স্কাই কনট্যুর সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" ভিজ্যুয়াল এন্টারটেইনমেন্ট সেক্টরের জন্য কিউরেট করা হয়েছে, যেখানে 3000 x 4000 পিক্সেলের উচ্চ রেজোলিউশন সহ ইন্টারনেট-সংগৃহীত চিত্রগুলির একটি সংগ্রহ রয়েছে৷ এই ডেটাসেটটি কনট্যুর সেগমেন্টেশনের জন্য নিবেদিত, বিল্ডিং এবং গাছপালাগুলির মতো উপাদানগুলির সাথে শহুরে সেটিংসে আকাশ ক্যাপচার করার উপর ফোকাস করে, বিভিন্ন ভিজ্যুয়াল সামগ্রী তৈরির জন্য একটি বিশদ পটভূমি প্রদান করে।

বর্ণনা: স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং প্রযুক্তির সীমানা ঠেলে দেওয়ার জন্য "ড্যাশক্যাম ট্র্যাফিক সিনেস সেম্যান্টিক সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" অপরিহার্য। এই ডেটাসেটে প্রায় 1280 x 720 পিক্সেলের রেজোলিউশন সহ ড্রাইভিং রেকর্ডার চিত্র রয়েছে, যা শহুরে এবং শহরতলির ট্র্যাফিক পরিবেশের বিভিন্ন উপাদানকে প্রতিফলিত করার জন্য শব্দার্থকভাবে বিভক্ত। এটি আকাশ, মানুষ, মোটর যান, অ-মোটর চালিত যান, মহাসড়ক, পথচারী পথ, জেব্রা ক্রসিং, গাছ, ভবন এবং আরও অনেক কিছু সহ 24টি বিভিন্ন বস্তু এবং পরিস্থিতিকে ব্যাপকভাবে শ্রেণীবদ্ধ করে। এই বিশদ শব্দার্থিক বিভাজন স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং সিস্টেমগুলিকে রাস্তার জটিলতাগুলিকে আরও ভালভাবে বুঝতে এবং ব্যাখ্যা করতে দেয়, নেভিগেশন এবং সুরক্ষা প্রোটোকলগুলিকে উন্নত করে।

বর্ণনা: "ড্রাইভেবল এরিয়া সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" বিভিন্ন ড্রাইভিং পরিবেশের মাধ্যমে স্বায়ত্তশাসিত যানবাহন নেভিগেট করার জন্য AI-এর সক্ষমতা বাড়ানোর জন্য অত্যন্ত যত্ন সহকারে তৈরি করা হয়েছে। এটি 1600 x 1200 থেকে 2592 x 1944 পিক্সেল পর্যন্ত রেজোলিউশন সহ বিটুমিন, কংক্রিট, নুড়ি, মাটি, তুষার এবং বরফের মতো বিভিন্ন ধরণের ফুটপাথ ক্যাপচার করে উচ্চ-রেজোলিউশনের চিত্রগুলির একটি বিস্তৃত অ্যারে বৈশিষ্ট্যযুক্ত। এই ডেটাসেটটি AI মডেলকে ড্রাইভ করা যায় এমন এবং অ-চালনযোগ্য এলাকার মধ্যে পার্থক্য করার জন্য প্রশিক্ষণের জন্য অত্যাবশ্যক, স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং এর একটি মৌলিক দিক। বিশদ শব্দার্থিক এবং বাইনারি বিভাজন প্রদান করে, এটি স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের নিরাপত্তা এবং দক্ষতা উন্নত করার লক্ষ্য রাখে, এটি নিশ্চিত করে যে তারা বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে সম্মুখীন হওয়া বিভিন্ন রাস্তার অবস্থা এবং পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।

বর্ণনা: অনন্য পরিচয় থেকে ছবি (1 তালিকাভুক্তির ছবি, 20টি ঐতিহাসিক ছবি) এবং ভিডিও (1 ইন্ডোর, 1 আউটডোর) সংগ্রহ করুন

বর্ণনা: "ইনডোর অবজেক্টস সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" বিজ্ঞাপন, গেমিং এবং ভিজ্যুয়াল এন্টারটেইনমেন্ট সেক্টরে পরিবেশন করে, 1024 × 1024 থেকে 3024 × 4032 পর্যন্ত উচ্চ-রেজোলিউশনের ছবি অফার করে৷ এই ডেটাসেটে 50 টিরও বেশি ধরণের সাধারণ ইনডোর অবজেক্ট এবং স্থাপত্যের উপাদানগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে৷ এবং রুম স্ট্রাকচার, উদাহরণস্বরূপ, শব্দার্থিক, এবং কনট্যুর সেগমেন্টেশনের জন্য টীকা।

বর্ণনা: সিসিটিভি ক্যামেরার ছবি। রেজোলিউশন 1920 x 1080 এর বেশি এবং ভিডিওর প্রতি সেকেন্ডে ফ্রেমের সংখ্যা 30 এর বেশি।

বর্ণনা: তাদের পরিবেশের প্রেক্ষাপটে ল্যান্ডমার্কের ছবি

রেকর্ড করার যন্ত্র: মোবাইল ক্যামেরা

রেকর্ডিং শর্ত: - দিনের আলো - রাত - মেঘলা/বৃষ্টি

বর্ণনা: "লেন লাইন সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং প্রযুক্তিতে অগ্রগতি ত্বরান্বিত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, বিশেষত লেন সনাক্তকরণ এবং বিভাজনে ফোকাস করে। এটিতে ড্রাইভিং রেকর্ডার থেকে চিত্রগুলির একটি বিশাল অ্যারে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা সাদা এবং হলুদ রঙে বিভিন্ন কঠিন এবং ড্যাশযুক্ত লাইনের মতো রাস্তার চিহ্নগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর কভার করতে 35টি স্বতন্ত্র বিভাগে বিভক্ত। এই ডেটাসেটের লক্ষ্য হল লেনের সীমানা চিহ্নিত করার ক্ষেত্রে AI-এর নির্ভুলতাকে পরিমার্জিত করা, যা স্বায়ত্তশাসিত যানবাহনের নিরাপদ ন্যাভিগেশনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

বর্ণনা: "লেন মার্জিং এবং ফর্ক এরিয়া সেগমেন্টেশন ডেটাসেট" বিশেষভাবে লেন একত্রিতকরণ এবং কাঁটাচামচের জটিলতাগুলিকে সম্বোধন করে, স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিংয়ে জটিল পরিস্থিতিগুলি। ড্রাইভিং রেকর্ডার ইমেজ সমন্বিত এই ডেটাসেটটি বাইনারি সেগমেন্টেশনের জন্য টীকা করা হয়, যেখানে লেনগুলি একত্রিত হয় বা শাখা বন্ধ হয় সেগুলির উপর ফোকাস করে৷ এতে লেন একত্রিত এলাকা, লেনের কাঁটা এলাকা (ত্রিভুজাকার উল্টানো লাইন দ্বারা চিহ্নিত), এবং যানবাহন, গাছ, রাস্তার চিহ্ন এবং পথচারীদের মতো সম্ভাব্য বাধাগুলির জন্য বিশদ লেবেল অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। মসৃণ এবং নিরাপদ স্বায়ত্তশাসিত ড্রাইভিং অভিজ্ঞতা নিশ্চিত করে এই চ্যালেঞ্জিং রাস্তার পরিস্থিতিতে নেভিগেট করার জন্য AI মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য এই ডেটাসেট একটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার।