חדש Key אחד לכל המודלים, עם הערכת מחיר לפני כל קריאה. יוצרים Key

GPT
U

UVH-26

קוד פתוח

iisc-aimcc-by-4.02025-11-01

  • computer-vision
  • object-detection
  • traffic
  • vehicles
  • india

מאגר של 26,646 תמונות ממצלמות אבטחה עירוניות עם תיוגי רכבים מפורטים. הוא מיועד למי שמפתח זיהוי עצמים בתנועה צפופה עם כלי רכב לא שגרתיים.

  • 2,876הורדות בחודש
  • 25לייקים

מה זה

המאגר כולל 26,646 תמונות ברזולוציית 1080p שחולצו מכ־2,800 מצלמות אבטחה עירוניות בבנגלורו, הודו, במהלך ארבעה שבועות בפברואר 2025. התמונות מציגות תנועה עירונית צפופה בצמתים ובמקטעי כביש פתוחים, תוך התמקדות בזוויות צילום שונות וברמות חסימה גבוהות בין רכבים.

התיוגים מכסים כ־1.8 מיליון תיחומים בפורמט COCO המפולחים ל־14 קטגוריות כלי רכב, כולל ריקשות, אופנועים, טמפו וסוגי אוטובוסים שונים. תהליך התיוג התבסס על מודל מקדים מסוג RT-DETR v2-X שעבר תיקון ואימות על ידי 565 סטודנטים במסגרת האקתון. הנתונים מחולקים ל־80 אחוז אימון ו־20 אחוז אימות, כאשר לכל קבוצה מצורפים שני קובצי אנוטציה שונים, אחד מבוסס על רוב קולות והשני על אלגוריתם STAPLE.

מתאים ל

  • זיהוי רכב עירוני

    אימון גלאים לזיהוי כלי רכב קלים, אופנועים ואוטובוסים בעומסי תנועה כבדים.

  • ניתוח צמתים במצלמות

    בדיקת ביצועים של מודלי מעקב על גבי זוויות צילום אמיתיות ממצלמות רחוב.

  • סיווג כלי תחבורה מגוונים

    הפרדה בין 14 מחלקות רכב שונות כולל ריקשות, מסחריות ורכבים דו-גלגליים.

איפה זה נופל

כל התמונות צולמו בעיר אחת בהודו בשעות היום בלבד, בין שש בבוקר לשש בערב. אין במאגר תיעוד של נהיגת לילה, גשם כבד או תנאי תאורה לקויים, והתפלגות כלי הרכב משקפת בלעדית את התחבורה בדרום אסיה. איכות התיחום נשענת על עבודת סטודנטים בהאקתון תחרותי, כך שרמת הדיוק בקצוות עשויה להשתנות למרות השימוש באלגוריתמי קונצנזוס.

שאלות
נפוצות

האם מותר להשתמש בדאטהסט לפיתוח מוצר מסחרי?

כן, רישיון CC BY 4.0 מתיר שימוש מסחרי מלא בנתונים. עליכם רק לציין את המקור ולתת קרדיט ליוצרים מהמכון ההודי למדע. אין דרישה לפתוח את הקוד שלכם או לחלוק את המודל המאומן.

מה ההבדל בין קובץ MV לקובץ ST בתיקיות התיוג?

שני הקבצים מציעים שיטות שונות לפסיקה בין התיוגים שסיפקו הסטודנטים בהאקתון. קובץ MV נבנה לפי רוב קולות פשוט בין המתייגים לכל תמונה. קובץ ST נוצר באמצעות אלגוריתם STAPLE שמחשב קונצנזוס הסתברותי ונחשב לעקבי ואמין יותר.

האם המאגר מתאים לפרויקט תחבורה בישראל?

רק באופן חלקי ולא לכל משימה. המצלמות הוצבו בהודו ולכן תראו שם ריקשות, אופנועים עמוסים וכלי רכב ייעודיים שלא קיימים בארץ. מצד שני, אם אתם מחפשים תמונות תנועה צפופות עם זוויות צילום אותנטיות של מצלמות אבטחה, הבסיס הוויזואלי עשוי לעזור.

איך טוענים

ההורדה כוללת עשרות אלפי קובצי PNG המסודרים בתיקיות משנה לצד קובצי JSON במבנה COCO סטנדרטי. אין צורך בבקשת גישה מיוחדת או באישור ידני כדי למשוך את המידע. הקבצים מחולקים לתיקיות אימון ואימות, כאשר עליכם לבחור מראש באיזה קובץ תוויות להשתמש, גרסת הרוב הפשוטה או גרסת STAPLE המשקללת הסתברות בין מתייגים.

from datasets import load_dataset

ds = load_dataset("iisc-aim/UVH-26")

הרישיון

המאגר משוחרר תחת רישיון CC BY 4.0. מותר להשתמש בו לצרכים מחקריים ומסחריים, לשנות אותו ולאמן עליו מודלים, כל עוד נותנים קרדיט מתאים ליוצרים לפי דרישות הרישיון. אין חובה לשתף את הנגזרות או את המודלים שתאמנו באותו הרישיון.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • חובת ייחוס

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗