bdd100k中class有哪些
时间: 2023-06-17 14:08:46 浏览: 67
bdd100k是一个用于自动驾驶场景的大规模多任务数据集,其中包含了多个任务,如图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、交通标志检测等。在任务中,数据集提供了一些类别,具体如下:
1. 图像分类任务包括19个类别,包括:行人、自行车、汽车、摩托车、公交车、卡车、火车、交通灯、停车标志、停车位、行人穿越标志、学校区、人行道、自行车道、路面、建筑物、天空、树木和植被。
2. 目标检测任务包括10个类别,包括:行人、自行车、汽车、摩托车、公交车、卡车、交通灯、停车标志、停车位和行人穿越标志。
3. 语义分割任务包括19个类别,包括:行人、自行车、汽车、摩托车、公交车、卡车、火车、交通灯、停车标志、停车位、行人穿越标志、学校区、人行道、自行车道、路面、建筑物、天空、树木和植被。
4. 实例分割任务包括10个类别,包括:行人、自行车、汽车、摩托车、公交车、卡车、交通灯、停车标志、停车位和行人穿越标志。
5. 交通标志检测任务包括18个类别,包括:禁止标志、警告标志、指示标志、指示标志(箭头)、停车标志、优先通行标志、车道管理标志、禁止超车标志、车辆限高标志、限速标志、禁止机动车标志、禁止非机动车标志、禁止行人标志、注意行人标志、行人穿越标志、学校区标志、施工区标志、其他标志。
相关问题
bdd100k中有哪些category?
bdd100k数据集包含以下10个类别的对象:
1. 人(person)
2. 非机动车(non-motorized vehicle),如自行车、电动车等
3. 汽车(car)
4. 公交车(bus)
5. 货车(truck)
6. 摩托车(motorcycle)
7. 火车(train)
8. 红绿灯(traffic light)
9. 路标(traffic sign)
10. 车道线(lane marking)
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YOLO BDD100K是一个计算机视觉项目,它结合了YOLO(You Only Look Once)目标检测算法和BDD100K数据集。
YOLO是一种实时目标检测的算法,其核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题,通过单次前向传递来获得目标的边界框和类别信息。与其他目标检测算法相比,YOLO具有快速、简单和准确度不错的优点。
而BDD100K是一个大规模的自动驾驶计算机视觉数据集。它由位于加州伯克利的BDD项目团队开发,包含10万多张图像和10亿个像素级别的标注。该数据集旨在提供丰富多样的场景,包括城市街道、交通标志、汽车、行人等,以帮助开发自主驾驶系统。
YOLO BDD100K项目结合了YOLO算法和BDD100K数据集,旨在实现对BDD100K数据集中的目标进行准确、实时的检测。通过采用YOLO算法,可以实现快速的目标检测,并且可以从BDD100K数据集中学习并识别多种类型的目标。
该项目的应用潜力非常广泛。例如,可以在自动驾驶系统中使用YOLO BDD100K进行实时的目标检测,以便及时发现和避免障碍物。另外,它还可以应用于视频监控系统、安防系统等领域,实现对目标的快速准确检测。
总之,YOLO BDD100K项目是一个将YOLO算法和BDD100K数据集相结合的计算机视觉项目,旨在实现实时、准确的目标检测。它具有广泛的应用潜力,可以在自动驾驶、安防等领域发挥重要作用。