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Open Datasets
Carla Car Monocular Camera 60 FPS
Video

Carla Car Monocular Camera 60 FPS

Dataset vidéo simulé par caméra monoculaire RGB fixé à l’avant d’une voiture virtuelle dans Carla Simulator, avec séquences horodatées pour SLAM et odométrie.

Télécharger le dataset
Taille

36 000 fichiers images PNG horodatées (timestamps en nanosecondes), fichiers de configuration YAML et texte

Licence

MIT

Description

Le dataset Carla Car Monocular Camera 60 FPS contient une séquence vidéo sous forme d’images PNG capturées à 60 images par seconde par une caméra monoculaire placée à l’avant d’un véhicule dans l’environnement urbain simulé Carla (Unreal Engine 5.5).

Les images sont accompagnées de fichiers de timestamps et de configuration pour ORB-SLAM3, permettant l’utilisation pour des tâches de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping), odométrie, et segmentation d’image.

À quoi sert ce dataset ?

  • Développer et tester des algorithmes de SLAM monoculaire et odométrie visuelle
  • Entraîner des modèles de segmentation d’images issues de caméras embarquées
  • Simuler la perception d’un véhicule autonome en milieu urbain virtuel

Peut-on l’enrichir ou l’améliorer ?

Oui, ce dataset peut être enrichi par l’ajout d’annotations sémantiques (labels de segmentation plus détaillés), de données de profondeur simulées, ou de métadonnées GPS/IMU si disponibles. La documentation et commentaires peuvent être traduits pour une meilleure accessibilité.

🔎 En résumé

Critère Évaluation
🧩 Facilité d’utilisation⭐⭐⭐✩✩ (Requiert connaissances en SLAM et traitement vidéo)
🧼 Besoin de nettoyage⭐⭐⭐⭐⭐ (Faible, données bien organisées et complètes)
🏷️ Richesse des annotations⭐⭐✩✩✩ (Basique, annotations temporelles mais peu de labels sémantiques)
📜 Licence commerciale✅ Oui (MIT)
👨‍💻 Idéal pour les débutants⚠️ Moyennement, conseillé pour utilisateurs avec expérience en vision par ordinateur
🔁 Réutilisable en fine-tuning🗺️ Adapté pour SLAM et segmentation
🌍 Diversité culturelle⚠️ Simulé, diversité limitée aux scénarios urbains virtuels

🧠 Recommandé pour

  • Chercheurs en robotique
  • Vision par ordinateur
  • Conduite autonome

🔧 Outils compatibles

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

💡 Astuce

Utiliser les timestamps précis pour synchroniser les images et optimiser les algorithmes SLAM monoculaire.

Questions fréquemment posées

Ce dataset peut-il être utilisé pour entraîner des modèles de conduite autonome ?

Oui, il fournit des images simulées en milieu urbain idéales pour la perception visuelle dans la conduite autonome.

Quels formats de données sont disponibles dans ce dataset ?

Images PNG horodatées, fichier texte de timestamps, fichier YAML de configuration pour SLAM.

La licence MIT permet-elle une utilisation commerciale ?

Oui, la licence MIT est très permissive et autorise un usage commercial sans restrictions.

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