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Open Datasets
Carla Car Monocular Camera 60 FPS
Vídeo

Carla Car Monocular Camera 60 FPS

Conjunto de datos de vídeo simulado por una cámara monocular RGB conectada a la parte delantera de un automóvil virtual en Carla Simulator, con secuencias con fecha y hora para SLAM y odometría.

Obtén el dataset
Tamaño

36 000 archivos de imagen PNG con marca de tiempo (marcas de tiempo de nanosegundos), archivos de configuración YAML y texto

Licencia

MIT

Descripción

El conjunto de datos Carla Car Monocular Camera 60 FPS contiene imágenes de vídeo en forma de imágenes PNG capturadas a 60 fotogramas por segundo por una cámara monocular colocada en la parte delantera de un vehículo en el entorno urbano simulado Carla (Unreal Engine 5.5).

Las imágenes van acompañadas de archivos de configuración y marca de tiempo para ORB-SLAM3, que permiten su uso para tareas de SLAM (localización y mapeo simultáneos), odometría y segmentación de imágenes.

¿Para qué sirve este conjunto de datos?

  • Desarrolle y pruebe algoritmos monoculares SLAM y de odometría visual
  • Entrene modelos de segmentación para imágenes de cámaras integradas
  • Simule la percepción de un vehículo autónomo en un entorno urbano virtual

¿Se puede enriquecer o mejorar?

Sí, este conjunto de datos se puede enriquecer añadiendo anotaciones semánticas (etiquetas de segmentación más detalladas), datos de profundidad simulados o metadatos GPS/IMU si están disponibles. La documentación y los comentarios se pueden traducir para mejorar la accesibilidad.

🔎 En resumen

Criterio Evaluación
🧩 Facilidad de uso⭐⭐⭐✩✩ (Requiere conocimientos en SLAM y procesamiento de video)
🧼 Necesidad de limpieza⭐⭐⭐⭐⭐ (Bajo, datos bien organizados y completos)
🏷️ Riqueza de anotaciones⭐⭐✩✩✩ (Básico, anotaciones temporales pero pocas etiquetas semánticas)
📜 Licencia comercial✅ Sí (MIT)
👨‍💻 Ideal para principiantes⚠️ Moderado, recomendado para usuarios con experiencia en visión por computador
🔁 Reutilizable para fine-tuning🗺️ Adecuado para SLAM y segmentación
🌍 Diversidad cultural⚠️ Simulado, diversidad limitada a escenarios urbanos virtuales

🧠 Recomendado para

  • Investigadores de robótica
  • Visión por computador
  • Conducción autónoma

🔧 Herramientas compatibles

  • ORB-SLAM3
  • OpenCV
  • ROS
  • PyTorch
  • TensorFlow

💡 Consejo

Utilice marcas de tiempo precisas para sincronizar imágenes y optimizar los algoritmos SLAM monoculares.

Preguntas frecuentes

¿Se puede usar este conjunto de datos para entrenar modelos de conducción autónoma?

Sí, proporciona imágenes simuladas en entornos urbanos que son ideales para la percepción visual en la conducción autónoma.

¿Qué formatos de datos están disponibles en este conjunto de datos?

Imágenes PNG de marca de tiempo, archivo de texto de marca de tiempo, archivo de configuración YAML para SLAM.

¿La licencia del MIT permite el uso comercial?

Sí, la licencia MIT es muy permisiva y permite el uso comercial sin restricciones.

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