Autonomous vehicles are growing rapidly, in well-developed nations like America, Europe, and China. Tech giants like Google, Tesla, Audi, BMW, and Mercedes are building highly efficient self-driving vehicles. However, the technology is still not mainstream for developing nations like India, Thailand, Africa, etc., In this paper, we present a thorough comparison of the existing datasets based on well-developed nations as well as Indian roads. We then developed a new dataset "Indian Roads Dataset" (IRD) having more than 8000 annotations extracted from 3000+ images shot using a 64 (megapixel) camera. All the annotations are manually labelled adhering to the strict rules of annotations. Real-time video sequences have been captured from two different cities in India namely New Delhi and Chandigarh during the day and night-light conditions. Our dataset exceeds previous Indian traffic light datasets in size, annotations, and variance. We prove the amelioration of our dataset by providing an extensive comparison with existing Indian datasets. Various dataset criteria like size, capturing device, a number of cities, and variations of traffic light orientations are considered. The dataset can be downloaded from here https://sites.google.com/view/ird-dataset/home


翻译:例如谷歌、特斯拉、奥迪、宝马、奔驰等技术巨头正在建造高效的自驾驶车辆。然而,印度、泰国、非洲等发展中国家尚未将这种技术纳入主流。 本文对基于发达国家和印度道路的现有数据集进行了彻底比较。然后我们开发了一套新的数据集“印度公路数据集 ” (IRD ), 该数据集有8000多份说明来自3000+图像,使用64(Megapixel)相机拍摄。所有说明都手工贴上符合严格的说明规则的标签。印度的两个不同城市,即新德里和昌迪加尔的实时视频序列在白天和夜光条件下被拍摄。我们的数据集在大小、说明和差异方面超过了以前的印度交通灯数据集。我们通过提供与现有印度数据集的广泛比较,证明了我们数据集的改善。各种数据设置标准,如大小、摄取设备、城市数量、城市/城市流量方向等等,这里可以进行下载。 数据设置/浏览/浏览。

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数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
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