AI/ML ڈویلپمنٹ کے لیے انٹرپرائز-گریڈ ماحولیاتی منظر ڈیٹاسیٹس

تفصیل: "CCTV ٹریفک منظر سیمنٹک سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" خود مختار ڈرائیونگ کی ترقی کے لیے ایک منفرد نقطہ نظر پیش کرتا ہے، ٹریفک کے مناظر کی پیچیدگیوں کو ایک اسٹیشنری نقطہ نظر سے حاصل کرتا ہے۔ سڑک کی نگرانی کرنے والے کیمروں سے ہائی ریزولوشن سی سی ٹی وی فوٹیج کا استعمال کرتے ہوئے، ریزولوشن 1600 x 1200 پکسلز اور 7 ایف پی ایس سے زیادہ کے فریم ریٹ کے ساتھ، یہ ڈیٹا سیٹ ٹریفک میں مختلف عناصر کی تفصیلی مثال فراہم کرتا ہے، بشمول انسان، جانور، سائیکل چلانے والی گاڑیاں، آٹوموبائل، اور سڑک کی رکاوٹیں. یہ موسمی حالات کی ایک رینج کو بھی گھیرے ہوئے ہے، جس میں AI سسٹمز کی تربیت کے لیے ایک مضبوط ڈیٹاسیٹ پیش کیا جاتا ہے تاکہ ایک مقررہ مقام سے مختلف ٹریفک منظرناموں کو سمجھنے اور اس کی تشریح کی جا سکے۔

تفصیل: "سٹی اسکائی کونٹور سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" بصری تفریحی شعبے کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں 3000 x 4000 پکسلز کی اعلی ریزولیوشن کے ساتھ انٹرنیٹ سے جمع کردہ تصاویر کا مجموعہ ہے۔ یہ ڈیٹاسیٹ کونٹور سیگمنٹیشن کے لیے وقف ہے، جو عمارتوں اور پودوں جیسے عناصر کے ساتھ شہری سیٹنگز میں آسمان کو کیپچر کرنے پر توجہ مرکوز کرتا ہے، مختلف بصری مواد کی تخلیق کے لیے ایک تفصیلی پس منظر فراہم کرتا ہے۔

تفصیل: "Dashcam Traffic Scenes Semantic Segmentation Dataset" خود مختار ڈرائیونگ ٹیکنالوجیز کی حدود کو آگے بڑھانے کے لیے ضروری ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ تقریباً 1280 x 720 پکسلز کی ریزولوشن کے ساتھ ڈرائیونگ ریکارڈر کی تصاویر پر مشتمل ہے، جو شہری اور مضافاتی ٹریفک ماحول کے مختلف عناصر کی عکاسی کرنے کے لیے لفظی طور پر تقسیم کیے گئے ہیں۔ یہ جامع طور پر 24 مختلف اشیاء اور منظرناموں کی درجہ بندی کرتا ہے، بشمول آسمان، لوگ، موٹر گاڑیاں، غیر موٹر گاڑیاں، شاہراہیں، پیدل چلنے والے راستے، زیبرا کراسنگ، درخت، عمارتیں اور بہت کچھ۔ یہ تفصیلی سیمنٹک سیگمنٹیشن خود مختار ڈرائیونگ سسٹم کو سڑک کی پیچیدگیوں کو بہتر طور پر سمجھنے اور تشریح کرنے کی اجازت دیتا ہے، نیویگیشن اور حفاظتی پروٹوکول کو بڑھاتا ہے۔

تفصیل: "Drivable Area Segmentation Dataset" کو متنوع ڈرائیونگ ماحول کے ذریعے خود مختار گاڑیوں کو نیویگیٹ کرنے میں AI کی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے احتیاط سے تیار کیا گیا ہے۔ اس میں 1600 x 1200 سے لے کر 2592 x 1944 پکسلز تک کی ریزولوشنز کے ساتھ اعلی ریزولیوشن امیجز کی ایک وسیع صف پیش کی گئی ہے، جس میں فرش کی مختلف اقسام جیسے کہ بٹومین، کنکریٹ، بجری، زمین، برف اور برف کو کیپچر کیا گیا ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ AI ماڈلز کی تربیت کے لیے انتہائی ضروری ہے تاکہ ڈرائیو ایبل اور نان ڈرائیو ایبل علاقوں میں فرق کیا جا سکے، جو خود مختار ڈرائیونگ کا ایک بنیادی پہلو ہے۔ مفصل سیمنٹک اور بائنری سیگمنٹیشن فراہم کرکے، اس کا مقصد خود مختار گاڑیوں کی حفاظت اور کارکردگی کو بہتر بنانا ہے، اس بات کو یقینی بنانا کہ وہ سڑک کے مختلف حالات اور حقیقی دنیا کے منظرناموں میں درپیش ماحول کے مطابق ڈھال سکیں۔

تفصیل: منفرد شناختوں سے تصاویر (1 اندراج کی تصویر، 20 تاریخی تصاویر فی شناخت) اور ویڈیوز (1 انڈور، 1 آؤٹ ڈور) اکٹھا کریں۔

تفصیل: "انڈور آبجیکٹس سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" اشتہارات، گیمنگ اور بصری تفریحی شعبوں میں کام کرتا ہے، جو 1024 × 1024 سے 3024 × 4032 تک کی ہائی ریزولوشن تصاویر پیش کرتا ہے۔ اور کمرے کے ڈھانچے، مثال کے طور پر تشریح شدہ، سیمنٹک، اور کونٹور سیگمنٹیشن۔

تفصیل: سی سی ٹی وی کیمروں کی تصاویر۔ ریزولوشن 1920 x 1080 سے زیادہ ہے اور ویڈیو کے فی سیکنڈ فریموں کی تعداد 30 سے ​​زیادہ ہے۔

تفصیل: ان کے ماحول کے تناظر میں نشانیوں کی تصاویر

ریکارڈنگ ڈیوائس: موبائل کیمرہ

ریکارڈنگ کی حالت: - دن کی روشنی - رات - ابر آلود/بارش

تفصیل: "لین لائن سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" کو خود مختار ڈرائیونگ ٹیکنالوجیز میں پیشرفت کو تیز کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، خاص طور پر لین کا پتہ لگانے اور سیگمنٹیشن پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے۔ اس میں ڈرائیونگ ریکارڈرز کی تصاویر کی ایک وسیع صف شامل ہے، جس کو سڑک کے نشانات کی ایک جامع رینج کا احاطہ کرنے کے لیے 35 الگ الگ زمروں میں تقسیم کیا گیا ہے جیسے کہ سفید اور پیلے رنگ میں مختلف ٹھوس اور ڈیشڈ لائنز۔ اس ڈیٹاسیٹ کا مقصد لین کی حدود کی نشاندہی کرنے میں AI کی درستگی کو بہتر بنانا ہے، جو خود مختار گاڑیوں کی محفوظ نیویگیشن کے لیے اہم ہے۔

تفصیل: "لین ضم اور فورک ایریا سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" خاص طور پر لین کے انضمام اور فورکنگ کی پیچیدگیوں کو حل کرتا ہے، خود مختار ڈرائیونگ میں اہم حالات۔ ڈرائیونگ ریکارڈر امیجز پر مشتمل اس ڈیٹاسیٹ کو بائنری سیگمنٹیشن کے لیے نوٹ کیا گیا ہے، ان علاقوں پر فوکس کیا گیا ہے جہاں لین آپس میں مل جاتی ہیں یا شاخیں بند ہوتی ہیں۔ اس میں لین کے ضم ہونے والے علاقوں، لین فورک والے علاقوں (مثلث الٹی لائنوں سے نشان زد)، اور ممکنہ رکاوٹیں جیسے گاڑیاں، درخت، سڑک کے نشانات، اور پیدل چلنے والوں کے لیے تفصیلی لیبل شامل ہیں۔ یہ ڈیٹا سیٹ AI ماڈلز کی تربیت کے لیے ایک اہم ٹول ہے تاکہ سڑک کے ان چیلنجنگ حالات کو نیویگیٹ کیا جا سکے، جو ہموار اور محفوظ خود مختار ڈرائیونگ کے تجربات کو یقینی بناتا ہے۔

تفصیل: "متعدد منظرنامے اور افراد کا سیمنٹک سیگمنٹیشن" ڈیٹاسیٹ بصری تفریحی صنعت کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں 1280 x 720 سے 6000 x 4000 تک کی قراردادوں کے ساتھ انٹرنیٹ سے جمع کی گئی تصاویر شامل ہیں۔ انسانی اعداد و شمار، لوازمات اور پس منظر کے لیے تفصیلی تشریحات فراہم کرنا۔

تفصیل: "آؤٹ ڈور بلڈنگ پینوپٹک سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" بصری تفریحی صنعت کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں انٹرنیٹ سے جمع کردہ آؤٹ ڈور امیجز کا مجموعہ شامل ہے جس کی ریزولوشن 3024 x 4032 پکسلز سے زیادہ ہے۔ یہ ڈیٹاسیٹ panoptic segmentation پر فوکس کرتا ہے، بیرونی مناظر میں ہر قابل شناخت مثال کو پکڑتا ہے، بشمول عمارتیں، سڑکیں، لوگ، کاریں، اور مزید، تفصیلی ماحولیاتی تجزیہ اور تخلیق کے لیے ایک جامع ڈیٹاسیٹ فراہم کرتا ہے۔

تفصیل: "Outdoor Objects Semantic Segmentation Dataset" میڈیا اور انٹرٹینمنٹ اور روبوٹکس میں ایپلی کیشنز کے لیے تیار کیا گیا ہے، جس میں انٹرنیٹ سے جمع کی جانے والی متعدد تصاویر شامل ہیں جن کی ریزولوشن 1024 x 726 سے 2358 x 1801 پکسلز ہیں۔ یہ ڈیٹا سیٹ باؤنڈنگ باکس اور کلیدی نکات کی تشریحات کو استعمال کرتا ہے تاکہ مختلف بیرونی عناصر کو تقسیم کیا جا سکے، بشمول انسانی جسم کے اعضاء، قدرتی مناظر، تعمیراتی ڈھانچے، فرش، نقل و حمل کے ذرائع، اور بہت کچھ۔

تفصیل: "Panoptic Scenes Segmentation Dataset" روبوٹکس اور بصری تفریحی شعبوں کے لیے ایک جامع وسیلہ ہے، جس میں 660 x 371 سے 5472 x 3648 پکسلز کی ریزولوشنز کے ساتھ انٹرنیٹ سے جمع کردہ تصاویر کی ایک وسیع رینج شامل ہے۔ اس ڈیٹاسیٹ کا مقصد متنوع عناصر جیسے افقی اور عمودی طیاروں، عمارتوں، لوگوں، جانوروں اور فرنیچر کو حاصل کرنا، مختلف مناظر کا ایک جامع منظر پیش کرنا ہے۔

تفصیل: "PUBG گیم سینز سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" خاص طور پر گیمنگ ایپلی کیشنز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس میں 1920 × 886، 1280 × 720، اور 1480 × 720 پکسلز کی ریزولوشن کے ساتھ مشہور گیم PUBG کے اسکرین شاٹس پیش کیے گئے ہیں۔ اس میں مثال کے طور پر 17 زمرے اور سیمنٹک سیگمنٹیشن شامل ہیں، جن میں کردار، گاڑیاں، مناظر، اور گیم کے اندر موجود آئٹمز شامل ہیں، جو گیم ڈویلپمنٹ اور تجزیہ کے لیے ایک بھرپور وسیلہ فراہم کرتے ہیں۔

تفصیل: "روڈ سین سیمنٹک سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" خاص طور پر خود مختار ڈرائیونگ ایپلی کیشنز کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس میں 1920 x 1080 پکسلز کی معیاری ریزولوشن کے ساتھ انٹرنیٹ سے جمع کی گئی تصاویر کا مجموعہ ہے۔ یہ ڈیٹا سیٹ سیمنٹک سیگمنٹیشن پر مرکوز ہے، جس کا مقصد سڑک کے منظر کے مختلف عناصر جیسے آسمان، عمارتوں، لین لائنوں، پیدل چلنے والوں، اور بہت کچھ کو درست طریقے سے تقسیم کرنا ہے، تاکہ جدید ڈرائیور امدادی نظام (ADAS) اور خود مختار گاڑیوں کی ٹیکنالوجیز کی ترقی میں مدد مل سکے۔

تفصیل: "Road Scenes Panoptic Segmentation Dataset" کا مقصد بصری تفریح ​​اور خود مختار ڈرائیونگ میں ایپلی کیشنز ہے، جس میں انٹرنیٹ سے جمع کردہ سڑک کے منظر کی تصاویر کا مجموعہ ہے جس کی ریزولوشن 1600 x 1200 پکسلز سے زیادہ ہے۔ یہ ڈیٹاسیٹ panoptic segmentation میں مہارت رکھتا ہے، تصاویر کے اندر ہر قابل شناخت مثال کی تشریح کرتا ہے، جیسے گاڑیاں، سڑکیں، لین لائنیں، نباتات، اور لوگ، جامع سڑک کے منظر کے تجزیہ کے لیے ایک تفصیلی ڈیٹا سیٹ فراہم کرتے ہیں۔

تفصیل: ہمارا "اسکائی آؤٹ لائن میٹنگ ڈیٹاسیٹ" انٹرنیٹ، میڈیا اور موبائل انڈسٹریز کو آسمانی تصاویر کے منتخب کردہ انتخاب کے ساتھ پورا کرتا ہے۔ اس ڈیٹاسیٹ میں آسمان کے متنوع حالات شامل ہیں جن میں دھوپ، ابر آلود، طلوع آفتاب، غروب آفتاب، اور بہت کچھ شامل ہے، جس میں تفصیلی خاکہ نکالنے کے لیے پکسل کی سطح کے ٹھیک سیگمنٹیشن کے ساتھ، مختلف ایپلی کیشنز کے لیے موزوں ہے۔

تفصیل: "اسکائی سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" کو بصری تفریحی صنعت کے لیے نہایت احتیاط سے تیار کیا گیا ہے، جس میں دستی طور پر کیپچر کی گئی تصاویر 937 × 528 سے 9961 × 3000 تک مختلف ہوتی ہیں۔ یہ مجموعہ دن اور رات کے مختلف اوقات میں آسمانوں کی تقسیم کے لیے وقف ہے، جامع ماسک کی تقسیم کے کاموں کے لیے بیرونی آسمانی منظرناموں کی ایک متحرک رینج۔

تفصیل: "واک وے سیگمنٹیشن ڈیٹاسیٹ" کو پیدل چلنے والے راستوں کی درست شناخت اور ان کی تقسیم پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے خود مختار ڈرائیونگ سسٹم کی حفاظت اور کارکردگی کو بڑھانے کے لیے تیار کیا گیا ہے۔ ڈرائیونگ ریکارڈرز کی تصاویر پر مشتمل یہ ڈیٹاسیٹ، AI ماڈلز کو چلانے کے قابل علاقوں اور پیدل چلنے والے علاقوں کے درمیان فرق کرنے کی تربیت دینے کے لیے اہم ہے۔ مثال اور بائنری سیگمنٹیشن تکنیک دونوں کے ذریعے پیدل چلنے والے علاقوں کو الگ کرکے، یہ خود مختار گاڑیاں تیار کرنے کے لیے ایک اہم وسیلہ فراہم کرتا ہے جو شہری ماحول میں محفوظ طریقے سے تشریف لے سکتی ہیں۔