Aug, 2021

DVM-CAR：一份大规模汽车数据集，用于视觉营销研究和应用

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TL;DR本文提出了一个从不同的网络来源和格式创建综合汽车数据集的多学科计划，其中包括来自英国市场十多年内 899 辆汽车型号的 1.4 百万张图片，以及相应的车型规格和销售信息。这项工作对汽车行业的研究和应用，大数据的创建和共享，数据库设计和数据融合做出了重要贡献，并且可以在商业研究和应用中使用。
product aestheticsdata analyticsautomotive industrybig datadata fusion
发现论文，激发创造
  • GP22：汽车造型数据集，供汽车设计师使用

    本研究提出一种自动化设计数据归档的方案，介绍了一个由汽车设计师定义的汽车外观设计特征数据集 GP22，并使用 YOLO v5 作为设计特征检测模型进行基线模型训练以及性能测试，结果表明该数据集可在设计领域中应用。

    Jul, 2022

  • SRNI-CAR：一个用于分析中国汽车市场的综合数据集

    该研究论文介绍了一份涵盖从 2016 年到 2022 年的全面数据集，包括销售数据、在线评论和与中国汽车工业相关的大量信息，该数据集对于改善预测准确性、扩大商业应用范围、制定政策和推进该行业的学术研究等方面具有重要作用。

    Dec, 2023

  • 3DRealCar：一个自然环境中的 RGB-D 汽车数据集，具备 360 度视角

    我们提出了第一个大规模的 3D 真实汽车数据集，名为 3DRealCar，具有高容量、高质量和高多样性的特点，以及可用于改进与汽车相关的各种 2D 和 3D 任务的潜力。

    Jun, 2024

  • 面向细粒度分类和验证的大规模汽车数据集

    该研究提供了针对 CompCars 监控数据的细粒度分类的初步实验结果，同时提供了更新后的数据集的训练 / 测试拆分，详见第 6 节。

    Jun, 2015

  • 自动驾驶决策数据集调查

    该研究对自主驾驶车辆的决策制定模块进行了探讨，提出了数据驱动决策制定方法的重要性，并对车辆、环境和驾驶员状况的数据进行了比较和总结，进一步总结了数据集的潜在应用及未来发展趋势。

    Jun, 2023

  • ApolloCar3D：自动驾驶的大型三维车辆实例理解基准

    本文介绍了一种适用于自动驾驶研究的大规模 3D 汽车数据库，并提出了使用深度学习算法进行图像分割和车辆姿态与形状估计的方法，并使用关键点进一步优化模型性能。

    Nov, 2018

  • 面向汽车的大规模基于事件的检测数据集

    本研究介绍了用于事件相机的第一个非常大的检测数据集，包含超过 39 小时的汽车记录，涵盖城市，高速公路，郊区和乡村场景等多个不同的驾驶场景和各种天气和照明条件。该数据集的可用性将有助于事件感知视觉任务的主要进步，例如目标检测和分类，并期望在自监督学习方法等其他任务中获得好处。

    Jan, 2020

  • 跨数据集分析测试平台

    本文开展了针对视觉图像识别中数据集偏见问题的大规模分析，通过将 12 个已有数据库组织成一个语料库，提供了一个有用的特征储存库以供未来研究使用。

    Feb, 2014

  • DrivAerNet++: 大规模多模式汽车数据集与计算流体动力学模拟和深度学习基准

    DrivAerNet++ 是用于空气动力学汽车设计的最大和最全面的多模式数据集，支持包括数据驱动设计优化、生成建模、代理模型训练、CFD 模拟加速和几何分类等多种机器学习应用，填补了现有资源的显著差距，提供高质量、多样化的数据以增强模型训练、促进推广和加速汽车设计流程。

    Jun, 2024

  • VizNet: 一个大规模可视化学习和基准库

    本文介绍了 VizNet，它是一个包含了超过 3100 万个数据集的大规模语料库，从开放数据库和在线可视化画廊中编译而来。它提供了一个必要的公共基线，用于比较可视化的设计技术，并为自动化可视化分析开发基准模型和算法。我们展示了如何从实验结果中学习知觉有效性度量，并展示了它在测试数据集上的预测能力。

    May, 2019