bdd100k和10K的区别

BDD100K和BDD10K是两个常用的计算机视觉数据集，用于自动驾驶和交通场景分析等任务。它们之间的主要区别在于数据规模和内容。

BDD100K是指Big Data Driving 100K数据集，包含了10万个图像和对应的标注信息。这些图像来自于不同城市的驾驶场景，包括城市街道、高速公路、乡村道路等。每个图像都有丰富的标注信息，如车辆、行人、道路标志等。BDD100K是一个大规模的数据集，适用于训练和评估深度学习模型。

而BDD10K是指Big Data Driving 10K数据集，包含了1万个图像和对应的标注信息。与BDD100K相比，BDD10K的规模更小，但仍然具有一定的代表性。它也包含了各种交通场景的图像和标注信息，可以用于一些小规模的研究和实验。

总结来说，BDD100K是一个大规模的数据集，适用于训练和评估深度学习模型，而BDD10K则是一个规模较小但仍具有代表性的数据集，适用于一些小规模的研究和实验。

相关问题

bdd100k 视频

BDD100K是一个具有10万个视频和10个任务的开放式驾驶视频数据集，用于评估自动驾驶图像识别算法的进展。每个视频都有40秒且具有高分辨率。该数据集代表了超过1000个小时的驾驶经验，并包含了来自美国不同地方的视频，涵盖了不同的天气条件和时间段。BDD100K数据集还提供了GPS位置、IMU数据和时间戳等额外信息，并针对每个视频的第10秒标注了关键帧，包括图像标记、道路对象边界框、可行驶区域、车道标记和全帧实例分割等。这个数据集的发布是CV领域中的一项重要进展。

bdd100k yolo

Bdd100k数据集的标签格式是由Scalabel生成的JSON格式。要将Bdd100k的标签转换为YOLO格式，需要先将其转换为COCO格式，然后再将COCO格式转换为YOLO格式。伯克利提供了Bdd100k数据集的标签查看及标签格式转化工具，但是没有直接从Bdd100k转换为YOLO的工具。转换完成后，会得到两个文件：bdd100k_labels_images_det_coco_train.json和bdd100k_labels_images_det_coco_val.json。此外，还需要将所有的类别写入bdd100k.names文件，包括：person、rider、car、bus、truck、bike、motor、tl_green、tl_red、tl_yellow、tl_none、traffic sign和train。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用yolov5训练自动驾驶目标检测数据集BDD100K](https://blog.csdn.net/qq_37555071/article/details/118934037)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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