Dataset
weizhiweide1

weizhiweide1/BMD-45

BMD-45: Bengaluru Mobility Dataset A large-scale CCTV vehicle detection benchmark for Indian urban traffic Dataset Summary BMD-45 is a large-scale, India-specific vehicle detection dataset captured from 3,679 operational CCTV cameras across Bengaluru — one of the world's most traffic-congested megacities. Statistic Value Total images 45,986 (1920×1080 RGB) Total annotations ≈ 481,947 bounding boxes Vehicle classes 14 fine-grained categories… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/weizhiweide1/BMD-45.

1thích
536tải xuống
0lượt xem

Thành tựu nổi bật

Những danh hiệu mới nhất của dự án

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: vehicles

#1 Repository Của Tuần

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: annotations_creators:crowd-sourced

#1 Repository Của Tuần

1
TINIX TRENDING·Chủ đề: intelligent-transportation-systems

#1 Repository Của Tuần

🚗 BMD-45: Bộ dữ liệu phát hiện phương tiện từ CCTV Bengaluru

Bộ dữ liệu lớn nhất từng công bố về phát hiện phương tiện giao thông trong môi trường đô thại Ấn Độ, được thu thập từ hơn 3.600 camera an ninh thành phố.

BMD-45 (Bengaluru Mobility Dataset) là một bộ dữ liệu phát hiện phương tiện quy mô lớn, được thiết kế riêng cho giao thông đô thị Ấn Độ. Dữ liệu được thu thập từ 3.679 camera CCTV hoạt động khắp Bengaluru — một trong những thành phố tắc nghẽn giao thông nan giải nhất thế giới. Mục tiêu là cung cấp cơ sở dữ liệu thực tế, đa dạng góc nhìn và phản ánh chính xác đặc thù giao thông đô thị Ấn Độ.

✨ Điểm nổi bật

  • Số lượng lớn hình ảnh: 45.986 hình ảnh RGB độ phân giải 1920×1080.
  • Số lượng chú thích khổng lồ: khoảng 481.947 hộp giới hạn (bounding boxes).
  • 14 lớp phương tiện chi tiết: bao gồm Hatchback, Sedan, SUV, MUV, Bus, Truck, Three-wheeler, Two-wheeler, LCV, Mini-bus, Tempo-traveller, Bicycle, Van, Other.
  • Nguồn dữ liệu đa dạng: thu thập từ 3.679 camera an ninh thành phố Bengaluru.
  • Chia tách rõ ràng: 35.792 ảnh cho huấn luyện, 10.194 ảnh cho xác thực, 5.110 ảnh cho kiểm tra (chú thích chưa công bố).
  • Định dạng chuẩn COCO JSON: hỗ trợ dễ dàng tích hợp với các công cụ học máy hiện nay.
  • Quy trình chú thích bằng đa người: sử dụng mô hình RT-DETR v2-X để tiết kiệm thời gian, sau đó được điều chỉnh bởi hơn 550 tình nguyện viên thông qua giao diện web trò chơi hóa.
  • Chọn lọc khung hình khó: áp dụng tiêu chí đa dạng không gian và thời gian cũng như điểm số khó khăn để ưu tiên các khung hình đông đúc và phức tạp.

💡 Vì sao đáng chú ý

Khác với các bộ dữ liệu giao thông hiện tại như UA-DETRAC, TrafficCAM hay IDD, BMD-45 không chỉ đạt quy mô lớn mà còn đưa vào tiêu chí độ phân giải cao của các lớp phương tiện Ấn Độ — nơi giao thông rất đa dạng và chưa được biểu diễn đầy đủ trong các bộ dữ liệu toàn cầu. Đặc biệt, bộ dữ liệu phản ánh chính xác tình trạng giao thông dày đặc, loạn xạ và thiếu cấu trúc đặc trưng của các đô thị Ấn Độ, khiến nó trở thành công cụ lý tưởng để huấn luyện và đánh giá các mô hình phát hiện phương tiện trong môi trường thực tế.


#ObjectDetection #VehicleDetection #IndiaTraffic #CCTV #Bengaluru #UrbanMobility #OpenDataset #ComputerVision #TiniX

Dự án tương tự

Khám phá các dự án và mô hình AI khác có sự tương đồng.

Dataset
iisc-aim/UVH-26

ArXiv | Models Models trained on UVH-26 deliver up to 31.5% higher mAP than COCO-pretrained baselines, demonstrating significant gains in real-world performance for Indian traffic scenarios. Dataset Card for UVH-26 (Urban Vision Hackathon Dataset) Dataset Summary UVH-26 is a large-scale, India-specific traffic-camera image dataset released by AIM @ IISc for research in intelligent transportation systems and… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/iisc-aim/UVH-26.

♥0
3.5k
Dec 10, 2025
Dataset
iisc-aim/BMD-45

BMD-45: Bengaluru Mobility Dataset A large-scale CCTV vehicle detection benchmark for Indian urban traffic Dataset Summary BMD-45 is a large-scale, India-specific vehicle detection dataset captured from 3,679 operational CCTV cameras across Bengaluru — one of the world's most traffic-congested megacities. Statistic Value Total images 45,986 (1920×1080 RGB) Total annotations ≈ 481,947 bounding boxes Vehicle classes 14 fine-grained categories… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/iisc-aim/BMD-45.

♥0
4.7k
Apr 10, 2026
Dataset
HumynLabs/car-images

Dataset Card for Car Images Dataset Dataset Description This dataset contains a collection of car images designed to support tasks such as image classification, car detection, and autonomous driving research. The images feature cars in various settings, including streets and other environments, captured to provide diverse training data for computer vision models. The dataset aims to enable the development and benchmarking of models that can: Identify… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/car-images.

♥0
396
Jul 8, 2025
Dataset
activegalaxy/UVH-26

ArXiv | Models Models trained on UVH-26 deliver up to 31.5% higher mAP than COCO-pretrained baselines, demonstrating significant gains in real-world performance for Indian traffic scenarios. Dataset Card for UVH-26 (Urban Vision Hackathon Dataset) Dataset Summary UVH-26 is a large-scale, India-specific traffic-camera image dataset released by AIM @ IISc for research in intelligent transportation systems and… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/activegalaxy/UVH-26.

♥0
494
Jan 3, 2026
Dataset
HumynLabs/Street-videos

Dataset Card for Street Videos Dataset This dataset contains a collection of street videos designed to support tasks such as video classification, object detection, and urban scene analysis. Each video captures various street environments, including urban settings, pedestrian areas, and traffic scenarios, to provide diverse training data for computer vision models. Dataset Details Dataset Description This dataset contains videos of street scenes… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/HumynLabs/Street-videos.

♥0
386
Jul 15, 2025
Dataset
yahma/alpaca-cleaned

Dataset Card for Alpaca-Cleaned Repository: https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned Dataset Description This is a cleaned version of the original Alpaca Dataset released by Stanford. The following issues have been identified in the original release and fixed in this dataset: Hallucinations: Many instructions in the original dataset had instructions referencing data on the internet, which just caused GPT3 to hallucinate an answer. "instruction":"Summarize… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/yahma/alpaca-cleaned.

♥0
20.7k
Apr 10, 2023
Dataset
Salesforce/xlam-function-calling-60k

APIGen Function-Calling Datasets Paper | Website | Models This repo contains 60,000 data collected by APIGen, an automated data generation pipeline designed to produce verifiable high-quality datasets for function-calling applications. Each data in our dataset is verified through three hierarchical stages: format checking, actual function executions, and semantic verification, ensuring its reliability and correctness. We conducted human evaluation over 600 sampled data points… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/xlam-function-calling-60k.

♥0
17.7k
Jan 24, 2025
Dataset
nvidia/Nemotron-Personas-Korea

Nemotron-Personas-Korea 우리나라 실제 분포에 기반한 합성 페르소나를 위한 복합 AI 시스템 A compound AI approach to personas grounded in real-world distributions 데이터셋 개요 (Overview) Nemotron-Personas-Korea는 대한민국의 실제 인구통계학적·지리적·성격 특성 분포를 기반으로 합성된 오픈소스 페르소나 데이터셋(CC BY 4.0)으로, 우리나라 인구의 다양성과 특성을 폭넓게 반영하도록 설계되었습니다. 이는 최초의 대규모 우리말 페르소나 데이터셋이며, 이름, 성별, 나이, 혼인 상태, 교육 수준, 직업, 거주 지역 등의 속성을 실제 대한민국 국가데이터처 국가통계포털(KOSIS), 대법원, 국민건강보험공단, 농촌경제연구원, NAVER Cloud 통계 자료를 기반으로 합성하였습니다.… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/nvidia/Nemotron-Personas-Korea.

♥0
5.8k
Jun 22, 2026
Dataset
b-mc2/sql-create-context

Overview This dataset builds from WikiSQL and Spider. There are 78,577 examples of natural language queries, SQL CREATE TABLE statements, and SQL Query answering the question using the CREATE statement as context. This dataset was built with text-to-sql LLMs in mind, intending to prevent hallucination of column and table names often seen when trained on text-to-sql datasets. The CREATE TABLE statement can often be copy and pasted from different DBMS and provides table names… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/b-mc2/sql-create-context.

♥0
5.1k
Jan 25, 2024