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bag-icon 传感器融合数据注释领域的市场领导者

资源

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资料和演示

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二维实例语义分割

二维实例语义分割是一种先进的计算机视觉技术,它结合了语义分割和实例分割的各个方面。语义分割为图像中的每个像素(如道路、车辆、行人)指定一个类别标签,而实例分割则更进一步,区分同一类别中的各个物体。这意味着不仅要知道哪些像素是 "汽车",还要将具体的汽车识别为单独的实体(汽车 1、汽车 2 等)。

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三维语义分割

三维语义分割是为三维点云中的每个点分配一个语义类别(如汽车、行人、道路、建筑物、植被)的过程。这项技术对于需要精确了解环境和上下文的自主系统来说至关重要。

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文件与支持

无论您是数据工程师、感知专家、注释者,还是仅仅对我们的平台感到好奇,您都可以找到我们的用户和开发人员文档,帮助您开始并增加使用 Kognic 平台的经验。

文件与支持

用户文档
用户文件

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我们的用户文档将提供如何开始使用 Kognic 平台的重要信息、关键概念介绍以及如何使用我们直观用户界面的详细说明。我们将随时更新发布的新组件,请将此加入书签!
应用程序接口文档
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开发人员 - API 文档

Kognic 为我们面向客户的服务提供 HTTP API,并提供一个 API 客户端库来封装基本的 API 调用,以简化从 Python 的调用。我们会不断升级 API 目录,请经常查看。
帮助中心
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Kognic 在此收集用户最常见的问题和主题。其中包括每个人都需要了解的重要流程的支持指南。在此阅读 - 您还可以找到 Kognic 技术支持的链接。
框架 2147224317 (1)
ZOD - Zenseact 开放数据集
Zenseact 开放数据集 (ZOD) 是一个大型多模式自动驾驶 (AD) 数据集,由我们的客户 Zenseact 创建。在为期两年的时间里,Zenseact 的研究人员在 14 个不同的欧洲国家使用配备全套传感器套件(包括 3 个激光雷达、1 个摄像头和 IMU 数据)的车队收集数据。数据集共包括 10 万张单帧图像、1473 个序列和 29 个驱动器。
访问 ZOD
框架 2147224310 (2)
奥迪 A2D2
Zenseact 开放数据集 (ZOD) 是一个大型多模式自动驾驶 (AD) 数据集,由我们的客户 Zenseact 创建。在为期两年的时间里,Zenseact 的研究人员在 14 个不同的欧洲国家使用配备全套传感器套件(包括 3 个激光雷达、1 个摄像头和 IMU 数据)的车队收集数据。数据集共包括 10 万张单帧图像、1473 个序列和 29 个驱动器。
访问 A2D2
框架 2147224312 (2)
伯克利 BDD100K
这个开源数据集非常多样化,包括一天中不同时段的数据,以及从城市、高速公路和农村地区采集的不同天气情况。
访问 BDD100K
框架 2147224314 (2)
iQmulus - TerraMobilita 激光雷达
该数据库是在 iQmulus 和 TerraMobilita 项目框架内建立的,并由法国国家测绘局(IGN)开发的 MLS 系统 Stereopolis II 进行整合。在该数据集中,整个三维点云在密集的城市环境中被分割和分类。
访问 iQmulus
框架 2147224317 (2)
图像和视频注释服务
该数据库是在 iQmulus 和 TerraMobilita 项目框架内建立的,并由法国国家测绘局(IGN)开发的 MLS 系统 Stereopolis II 进行整合。在该数据集中,整个三维点云在密集的城市环境中被分割和分类。
访问 Nuscenes
集团 2085662434
即将发布的数据集
建议使用不同的数据集

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