Otonom Sürüş – Araç İçi Sürücü Davranışı Veri Seti
Sınıfının en iyisi endüstriyel makine görüntü ve video veri kümeleriyle yapay zeka modellerini geliştirin.
Kullanım Örneği: Otonom Sürüş / CV
Biçim: Görüntüler
Sayı: 9,612
Açıklama: Yok
Açıklama: Otomobil İç Mekan Koleksiyonu Projesi: Görüntü veri seti toplama - sürücü davranışı analizi
Kullanım Örneği: Otonom Sürüş / CV
Format: Videolar
Sayı: 48,022
Açıklama: Yok
Açıklama: Hasarlı araç (Küçük) Video Veri Seti 360° araç turu videoları
Kullanım Örneği: Otonom Sürüş / CV
Biçim: Görüntüler
Sayı: 8,014
Açıklama: Yok
Açıklama: Araç plaka veri seti (ABD, Kanada, Meksika). Müşteri spesifikasyonlarına göre açıklama eklenmiştir.
Kullanım Örneği: Otonom Sürüş / CV
Biçim: Görüntüler
Sayı: 3,000
Açıklama: Yok
Açıklama: Araç Plaka Görüntüleri (ABD) veri seti, otonom sürüş, trafik izleme ve plaka tespiti ve tanıma gibi bilgisayar görüşü uygulamalarını destekleyen, görünür plakalara sahip çeşitli araç görüntülerini içerir.
Kullanım Örneği: Otomobil Anahtar Nokta Tanımlama Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 25 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Araç Ana Nokta Tanımlama Veri Seti", görsel eğlence ve otonom sürüş uygulamaları için tasarlanmış olup, 640 x 512 piksel çözünürlüğe sahip internetten toplanmış görüntülerden oluşan bir koleksiyondur. Bu veri seti, hedef araçları tanımlamak için sınırlayıcı kutular kullanır ve her araçta dört üst nokta, dört far, dört tekerlek ve ön ve sol taraftaki cam alanları dahil olmak üzere 14 ana noktayı işaretler; bu da araç modelleme ve tanıma görevleri için ayrıntılı veriler sağlar.
Kullanım Örneği: Hasarlı Anakart Parçalarının Segmentasyon Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 1,000
Açıklama: Evet
Açıklama: "Hasarlı Levha Parçaları Segmentasyon Veri Seti", özellikle ahşap ve levha üretimi olmak üzere imalat sektörü için özel olarak hazırlanmış bir koleksiyondur. 3024 x 4032 ile 2048 x 5750 piksel arasında değişen yüksek çözünürlüklü, internetten toplanmış görseller içermektedir. Bu veri seti, çatlaklar, böcek hasarı ve çürüme gibi çeşitli levha hasarı türlerinin semantik segmentasyonuna odaklanarak kalite kontrol ve üretim süreçlerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Kullanım Örneği: Sigorta Hasar Talep Süreci
Format: avi, mkv, mov, mp4, mp5
Sayı: 48366
Açıklama: Yok
Açıklama: Hasarlı araçların 360 derecelik tur videoları, normal ve sabit bir hızda, üst ve alt kısımları her zaman görünür şekilde çekilmiştir. Hasar: Golf topundan daha büyük bir çizik, göçük, ezik veya çatlak. Dış Panel Hasarı: Tamponlar, çamurluklar, yan paneller, kapılar, kaputlar ve bagaj kapakları. Konum: Asya, ABD, Kanada ve Avrupa.
Kayıt Cihazı: Cep Telefonu Kamerası
Kayıt Koşulları: Karışık Aydınlatma Koşulları
Kullanım Örneği: Sigorta Hasar Talep Süreci
Biçim: .jpg
Sayı: 3958
Açıklama: Evet
Açıklama: 490'dan fazla araç ve 3958 adet hasarlı araç fotoğrafı (meta verilerle birlikte) içeren, açıklama eklenmiş görseller. Aracın tüm taraflarını kapsar (her araç için 8 fotoğraf) - Sigorta Hasar Talep Süreci Kullanım Örnekleri.
Kayıt Cihazı: Cep Telefonu Kamerası
Kayıt Koşulları: Karışık Aydınlatma Koşulları
Kullanım Örneği: Endüstriyel Metal Eritme Alevi Sınıflandırması
Biçim: Görüntü
Sayı: 41 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Endüstriyel Metal Eritme Alevi Sınıflandırma Veri Seti", endüstri sektörü için tasarlanmış olup, internetten toplanmış, 350 x 350 piksel çözünürlüğe sahip metal eritme alevi görüntülerinden oluşan bir koleksiyondur. Bu veri seti, alev görüntülerini aşırı pozlama, siyah duman, alev kütlesi, kıvılcımlar ve çeşitli yoğunluklarda cüruf sıçraması ve dağılması dahil olmak üzere 10 kategoriye ayırmaya adanmıştır ve eritme süreçlerinin izlenmesi ve optimize edilmesi için kritik veriler sağlar.
Kullanım Örneği: Makine Parçası Kusurları Segmentasyon Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 120 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Makine Parçası Kusurları Segmentasyon Veri Seti", imalat sektörü için tasarlanmış olup, internetten toplanmış ve 1000 x 1000 piksel çözünürlüğe sahip görüntülerden oluşmaktadır. Bu veri seti, makine parçalarındaki beyaz kusurları belirlemek için ikili segmentasyona odaklanarak, kalite kontrol ve denetim süreçleri için endişe duyulan alanları vurgulayan net açıklamalar sunmaktadır.
Kullanım Örneği: Makine Parçaları Segmentasyon Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 2.3 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Makine Parçaları Segmentasyon Veri Seti", imalat sektörü için özel olarak tasarlanmış olup, 2048 x 1536 piksel çözünürlüğe sahip internetten toplanmış görüntülerden oluşmaktadır. Bu veri seti, makine parçalarının röntgen görüntülerindeki işleme pozisyonlarının kontur işaretlemesine odaklanarak, semantik segmentasyon, poligon ve anahtar nokta işaretlemelerinde uzmanlaşmıştır ve imalat süreçlerinde hassas analiz ve incelemeyi kolaylaştırmaktadır.
Kullanım Örneği: Demiryolu Hattı Etiketleme Veri Kümesi
Biçim: Görüntü
Sayı: 3 bin
Açıklama: Evet
Açıklama: "Demiryolu Hattı Etiketleme Veri Seti", endüstriyel uygulamalar için özel olarak tasarlanmış olup, 1920 x 1080 piksel çözünürlüğe sahip internetten toplanmış görüntülerden oluşan bir koleksiyondur. Bu veri seti, çokgen açıklamalar kullanarak demiryolu hatlarının dönüşlerini ve birleşmelerini de içeren ayrıntılı etiketleme konusunda uzmanlaşmıştır. Ayrıca, bu görüntülerdeki trenler sınırlayıcı kutularla etiketlenmiştir. Veri seti özellikle Wuhan'dan toplanan demiryolu ağlarına odaklanarak, demiryolu hattı analizi ve tren tespiti için yerelleştirilmiş bir bağlam sağlar.
Sitemizdeki deneyiminizi iyileştirmek için çerezler kullanıyoruz. Sitemizi kullanarak çerezlere onay vermiş olursunuz.
Aşağıdan çerez tercihlerinizi yönetin:
Temel çerezler temel işlevleri etkinleştirir ve web sitesinin düzgün çalışması için gereklidir.
Google Etiket Yöneticisi, kod değişikliğine gerek kalmadan web sitenizdeki pazarlama etiketlerinin yönetimini kolaylaştırır.
İstatistik çerezleri bilgileri anonim olarak toplar. Bu bilgiler ziyaretçilerin web sitemizi nasıl kullandığını anlamamıza yardımcı olur.
Google Analytics, bilinçli pazarlama kararları almak için web sitesi trafiğini izleyen ve analiz eden güçlü bir araçtır.
Hizmet URL'si: policies.google.com (yeni bir pencerede açılır)
Pazarlama çerezleri, web sitelerine gelen ziyaretçileri takip etmek için kullanılır. Amaç, bireysel kullanıcıya alakalı ve ilgi çekici reklamlar göstermektir.
Google Ads, işletmelerin Google arama sonuçlarında ve iş ortağı sitelerinde gösterilen hedefli reklamlar oluşturmasını sağlayan çevrimiçi bir reklam platformudur.
Hizmet URL'si: policies.google.com (yeni bir pencerede açılır)
HubSpot, işletme büyümesini kolaylaştıran hepsi bir arada bir pazarlama, satış ve müşteri hizmetleri platformudur.
Hizmet URL'si: legal.hubspot.com (yeni bir pencerede açılır)
Çerez Politikamız ve Gizlilik Politikamızda daha fazla bilgi bulabilirsiniz.