엣지 인프라 시스템에 탑재한 카메라 센서를 이용하여 자율차 주행환경에서 나타나는 정적, 동적객체를 2차원 크기(2D BBox)로 위치를 표현하고, 해당 객체의 Class, Location, Action을 분류하기 위한 인공지능 학습 데이터셋입니다.
아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.
https://nanum.etri.re.kr/share/teslasystem/InfraObjectStateDetection2024?lang=ko_KR This is an AI training dataset that uses camera sensors mounted on an edge infrastructure system to represent the positions of static and dynamic objects in autonomous driving environments as 2D bounding boxes (2D BBox) and classify the objects' Class, Location, and Action. You can find the details in the link below, and you can download the full data. https://nanum.etri.re.kr/share/teslasystem/InfraObjectStateDetection2024?lang=ko_KR 한국전자통신연구원_인프라 객체 복합 상태인식 학습 데이터 ETRI_Infra Object State Detection Dataset 2025-01-07 2025-01-09 한국전자통신연구원 자율주행지능연구실 과학기술 - 과학기술연구 자율주행,객체복합상태인식,인공지능 Autonomous driving,Object State Detection,Artificial Intelligence 이용허락범위 제한 없음 수시 zip 2025-01-09 한국전자통신연구원_인프라 객체 복합 상태인식 학습 데이터_20241210 자율주행지능연구실 엣지 인프라 시스템에 탑재한 카메라 센서를 이용하여 자율차 주행환경에서 나타나는 정적, 동적객체를 2차원 크기(2D BBox)로 위치를 표현하고, 해당 객체의 Class, Location, Action을 분류하기 위한 인공지능 학습 데이터셋입니다.
아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 전체 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.
https://nanum.etri.re.kr/share/teslasystem/InfraObjectStateDetection2024?lang=ko_KR 한국전자통신연구원_인프라 객체 복합 상태인식 학습 데이터 2025-01-07 2025-01-09 한국전자통신연구원 과학기술 - 과학기술연구 자율주행,객체복합상태인식,인공지능 Autonomous driving,Object State Detection,Artificial Intelligence 이용허락범위 제한 없음