BDD100K数据集高速下载地址（百度网盘）

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于 2020-05-31 12:18:44 首次发布
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本文分享了一个有效的BDD100K数据集下载链接及提取码，解决了网上资源难以获取的问题，为需要此数据集的研究者提供了便利。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最近需要BDD100K的数据集，在网上找了好久下载地址，大部分要么不能用，要么下到一半就禁止下载了，气煞我也，还让我加什么qq群，加群，不可能，必须拒绝，因此在找到后第一个和小伙伴们分享，有用的话，记得点赞评论偶

链接：https://pan.baidu.com/s/1fFSzGJt6Op4k7Gyo9QjtYA 
提取码：kuld

  最近很多小伙伴反应提取码错误，我试过是可以的，大家复制过去，因为那个是l(小写的矮喽），不是1 ，验证码错误说明你自己打错了
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

BDD100K 数据集目标检测：基于 YOLOv10 和 PyQt5 UI 的实现与应用
YOLO
04-04 369
BDD100K是由伯克利深度学习实验室（Berkeley AI Research）发布的大规模驾驶场景数据集。该数据集包含100,000个视频帧，涵盖了各种复杂的交通环境，特别适用于自动驾驶算法的研究。BDD100K数据集包含以下几个重要的任务：目标检测、目标跟踪、图像分割、场景理解等。YOLO（You Only Look Once）是一个经典的目标检测模型，以其出色的速度和精度在实际应用中广受欢迎。
bdd100k:BDD100K数据集
04-06
BDD100K是用于异构多​​任务学习的多样化驾驶数据集。 | | 我们构建BDD100K，这是最大的具有10万个视频和10个任务的开放式驾驶视频数据集，以评估自动驾驶图像识别算法的令人兴奋的进展。 每个视频都有40秒和高分辨率。 该数据集代表了超过1000个小时的驾驶经验以及超过1亿个帧。 这些视频随附GPU / IMU数据以获取轨迹信息。 该数据集具有地理，环境和天气多样性，对于训练不太可能因新条件而感到惊讶的模型很有用。 充满活力的户外场景和复杂的自我车辆运动使感知任务更具挑战性。 该数据集上的任务包括图像标记，车道检测，可驾驶区域分割，道路对象检测，语义分割，实例分割，多对象检测跟踪，多对象分割跟踪，领域适应和模仿学习。 此存储库包含使用的工具包和资源。 要引用论文中的数据集， @InProceedings{bdd100k, author = {Yu, Fisher
Python-BDD100K大规模多样化驾驶视频数据集
08-11
BDD100K：大规模多样化驾驶视频数据集
使用Yolov8 训练交通标志数据集：TT100K数据集划分
最新发布
m0_66434421的博客
05-31 963
本文介绍了使用Yolov8训练TT100K交通标志数据集的准备工作，主要包括数据集下载与划分两部分内容。首先提供了TT100K数据集的官方下载链接，并对比了2016和2021版本的类别数量差异。随后详细阐述了数据集划分的流程：1）生成类别统计文件classes_statistics.json，保留图片数超过100的45个类别；2）将原始数据集转换为COCO格式，并按7:2:1的比例划分为训练集、验证集和测试集（train.json/test.json/val.json）。
深度学习目标检测Bdd100k车辆数据集jpg、txt格式，可以直接训练
06-01
Bdd100k数据集，涵盖了不同车型在不同天气条件下以及在白天和夜晚的图片.数据集预处理进行了增强处理,其中包括:亮度调整、图像模糊、图像加噪、翻转旋转变换等,数据集包含9000余张图片.训练集、验证集、测试集比例约为8:1:1.
cudnn 免Nvidia登入下载
Bend_Function的博客
02-22 5125
我自己家的服务器，这几天升级了CUDA10，发现了CUDNN的狗血下载速度。于是做了镜像。 包含 cudnn 6.0 cudnn 7.1.3 （仅含CUDA9.1） cudnn 7.1.4 cudnn 7.4.1 win7，win10以及Linux的下载地址 各版本地址：http://p2341j3301.51mypc.cn:666/share/cudnn/ （不要问我为什么是这么奇怪的域名。。因...
记录我从BDD100k数据集中提取部分数据进行目标检测任务
2401_82728160的博客
11-06 3686
提取BDD100K数据集并进行标签转换的过程
BDD100K数据集，包含所有的训练集和测试集，以及darknet文件，可以直接训练
06-25
BDD100K数据集，包含所有的训练集和测试集，以及darknet文件，可以直接训练
BDD资料包文件
01-10
需要用到的一些关于开发技术的资料，公司不能用外网，只能用优快云
BDD100K-实例分割数据集
06-13
BDD100K-实例分割数据集 数据集介绍 背景： 现有的驾驶数据集在视觉内容和支持的任务方面不足，无法研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常被限制在一个数据集上研究一小组问题，而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。作者构建了驾驶视频数据集 BDD100K，包含 10 万个视频和 10 个任务，以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气多样性。 描述： 本数据集选取BDD100K中的实例分割部分，包含训练集验证集和注释。文件夹格式如下： - bdd100k - labels - ins_seg - bitmasks - train - val - colormaps - train - val - polygons - ins_seg_train.json
使用yolov5训练自动驾驶目标检测数据集BDD100K
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雷恩Layne
07-20 1万+
文章目录一、什么是BDD100K二、数据预处理三、环境配置四、修改模型结构五、迁移学习六、训练BDD100K七、评估性能八、结语 一、什么是BDD100K BDD100K是伯克利发布的开放式驾驶视频数据集，其中包含10万个视频和10个任务（因为把交通灯的颜色也区分了出来，实际上是13类分类任务），目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。该数据集具有地理，环境和天气多样性，从而能让模型能够识别多种场景，具备更多的泛化能力。 由于硬件限制，我只里训练其中的图片数据，数据集按Train、Valid、Test三
BDD100K-实例分割部分-数据集
03-13
此数据集包含BDD100k的实例分割部分，包含训练验证集和注释，可以用于自动驾驶方面 现有的驾驶数据集在视觉内容和支持的任务方面不足，无法研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常被限制在一个数据集上研究一小组问题，而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。作者构建了驾驶视频数据集 BDD100K，包含 10 万个视频和 10 个任务，以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气多样性。 文件夹格式如下： - bdd100k - labels - ins_seg - bitmasks - train - val - colormaps - train - val - polygons - ins_seg_train.json - ins_seg_val.json
BDD100K全部资源
12-15
百度网盘
驾驶视频数据集 BDD100K
10-21
驾驶视频数据集 BDD100K，包含 10 万个视频和 10 个任务，以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气多样性。
目标检测+BDD100k 交通数据检测+70000张训练集(图片和标签对应）+10个类别检测（图片需要的留言，太大传不了）
07-05
BDD100K数据集。BDD100K（Berkley DeepDrive 100K）是一个大规模的自动驾驶数据集，由加州大学伯克利分校的Berkley DeepDrive项目团队创建。该数据集旨在为自动驾驶研究提供大量的真实世界驾驶场景数据。 BDD100K数据集包含超过10万个视频序列，涵盖了不同地点、不同天气条件、不同场景的驾驶情况。每个视频序列都配备了高分辨率的前置摄像头记录的图像和对应的传感器数据，如GPS位置、车辆速度、车辆加速度等。这使得研究人员可以在真实世界的多样化驾驶场景中进行算法和模型的测试和评估。 BDD100K数据集主要关注场景理解和目标检测任务。它提供了包括车辆、行人、自行车、交通标志等多个类别的标注边界框。此外，数据集还提供了语义分割标注，用于对图像进行像素级别的分类。这使得研究人员可以进行更细粒度的场景理解和分析。 BDD100K数据集的规模和多样性使得它成为自动驾驶研究和算法开发的重要资源。研究人员可以利用该数据集进行目标检测、语义分割、行为预测等任务的训练和评估。一共上传的是7万张图片以及对应的标签（json格式），需要进行格式转换。图片过大传不了
＜数据集＞BDD100K人车识别数据集＜目标检测＞
09-06
YOLO与VOC格式的BDD100K人车识别数据集，适用于YOLO系列、Faster Rcnn、SSD等模型训练，图片数量15807，类别：pedestrian、car、bus、rider、motorcycle、truck、bicycle。文件中包含图片、txt标签、指定类别信息的...
bdd100k数据集下载
03-16
- 百度网盘高速下载地址: 链接：[https://pan.baidu.com/s/1fFSzGJt6Op4k7Gyo9QjtYA](https://pan.baidu.com/s/1fFSzGJt6Op4k7Gyo9QjtYA)，提取码：`kuld`[^1]。 - GitCode 开源工具箱提供的镜像仓库地址: ...
bdd100k数据集格式转coco格式
struggle_success的博客
03-14 1421
bdd100k数据集转换成coco数据集
车辆盲区检测 (Blind Spot Detection) —— 基于BDD100K数据集与YOLOv10的深度学习实现与UI界面设计
YOLO
05-28 418
车辆盲区通常指汽车两侧和后方无法通过后视镜直接观察到的区域。传统盲区检测依赖传感器或机械装置，而计算机视觉基于摄像头图像，结合深度学习，能够实时识别盲区中潜在危险物体或车辆，实现辅助驾驶与预警。BDD100K（Berkeley DeepDrive 100K）是交通场景分析领域最具代表性的大规模视频与图像数据集之一。YOLO系列作为目标检测领域的代表，具有高速度和高精度的优势。YOLOv10作为最新版本，结合了Transformer思想、更加高效的特征提取和更强的推理速度，适合实时盲区检测。
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