인프라엣지에서 동적 객체를 2차원 Bounding Box 형태로 검출 및 주행궤적 예측을 위한 인공지능 학습 데이터셋입니다.
아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며, 협약서 작성 후 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.

https://nanum.etri.re.kr/share/jwlee0121/DataStitchingCameraContinuousScene?lang=ko_KR

상기 데이터는 한국전자통신연구원, 카카오 모빌리티, 테슬라 시스템, 한국전자기술연구원, 한국과학기술원 등이 공동으로 협력하여 수행하는 자율주행혁신사업을 통해 구축한 데이터로, 한국전자통신연구원에서 운영하는 ETRI AI 나눔 사이트를 통해 전체 데이터를 공개함 This is an artificial intelligence learning dataset for detecting dynamic objects in the form of two-dimensional bounding boxes and predicting driving trajectories at the infrastructure edge.
You can check the details at the link below and download the full data after signing the agreement.

https://nanum.etri.re.kr/share/jwlee0121/DataStitchingCameraContinuousScene?lang=ko_KR

The above data is data built through the autonomous driving innovation project jointly conducted by the Electronics and Telecommunications Research Institute, Kakao Mobility, Tesla System, Korea Electronics Technology Research Institute, and Korea Advanced Institute of Science and Technology. The entire data is disclosed through the ETRI AI Sharing site operated by the Electronics and Telecommunications Research Institute. 한국전자기술연구원_2D 동적객체 주행궤적 예측을 위한 학습 데이터_ver2 Korea Electronics Technology Research Institute_2D Dynamic Object Driving Trajectory Prediction Learning Data_ver2 2024-12-04 2024-12-05 한국전자기술연구원

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과학기술 - 과학기술연구 자율주행,인공지능,카메라데이터 Autonomous driving, artificial intelligence, camera data 이용허락범위 제한 없음 연간 zip 2024-12-05 한국전자기술연구원_2D 동적객체 주행궤적 예측을 위한 학습 데이터_ver2_20241204

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