자율주행 차량에서 주변 동적객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출/추적하기 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다. 카메라 및 레이더, 라이다 등의 다중 센서 기반으로 3차원 동적객체 검출 모델 학습에 활용할 수 있습니다. 아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 전제 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.
상기 데이터는 과학기술정보통신부 자율주행기술개발혁신사업의 “클라우드 기반 자율주행 AI 학습 SW 개발” 과제를 수행하며 한국과학기술원에서 구축한 데이터 임
업데이트 주기
수시 (1회성 데이터)
차기 등록 예정일
매체유형
이미지
전체 행
1
확장자
PNG
키워드
자율주행,인공지능,3차원 객체
데이터 한계
다운로드(바로가기)
0
등록일
2023-11-30
수정일
2023-12-12
제공형태
전자기록매체 저장 제공
설명
자율주행 차량에서 주변 동적객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출/추적하기 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다. 카메라 및 레이더, 라이다 등의 다중 센서 기반으로 3차원 동적객체 검출 모델 학습에 활용할 수 있습니다. 아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 전제 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.
상기 데이터는 과학기술정보통신부 자율주행기술개발혁신사업의 “클라우드 기반 자율주행 AI 학습 SW 개발” 과제를 수행하며 한국과학기술원에서 구축한 데이터 임
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자율주행,인공지능,3차원 객체
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2023-12-12
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전자기록매체 저장 제공
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자율주행 차량에서 주변 동적객체를 3차원 Bounding Box 형태로 검출/추적하기 위한 인공지능 학습 데이터 셋입니다. 카메라 및 레이더, 라이다 등의 다중 센서 기반으로 3차원 동적객체 검출 모델 학습에 활용할 수 있습니다. 아래 링크에서 세부 정보를 확인하실 수 있으며 전제 데이터를 다운로드 받을 수 있습니다.