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RE 제로부터 시작하는 이 세계의 법륜D스님의 마스터 오브 퍼펫 전생해보니 내가 목사? Computer Vision Dataset

bynew-workspace-nmitsTask:
Object Detection
License:CC BY 4.0
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About RE 제로부터 시작하는 이 세계의 법륜D스님의 마스터 오브 퍼펫 전생해보니 내가 목사? Dataset

This project provides a specialized computer vision resource for identifying pedestrians and a wide variety of vehicles from an overhead or drone-based perspective. By utilizing this multi-class dataset, developers can build robust aerial surveillance systems optimized for the unique angles, scales, and motion patterns encountered in top-down imagery.

Ways to use Aerial Person Detection

  1. Search and Rescue Operations: Deploy drone-based models to quickly scan large or inaccessible areas for missing persons by identifying human silhouettes in diverse terrain.
  2. Urban Traffic and Pedestrian Flow: Monitor city intersections from an aerial view to analyze the interaction between pedestrians, cyclists, and various vehicle types like tricycles and buses.
  3. Large-Scale Event Security: Provide real-time crowd monitoring for outdoor festivals or stadiums to detect overcrowding and manage emergency access routes.
  4. Autonomous Aerial Navigation: Enhance the obstacle avoidance capabilities of delivery drones by enabling them to recognize and predict the movement of people and vehicles on the ground.
  5. Infrastructure and Zoning Analysis: Assist urban planners in studying how different transport modes—including vans, trucks, and motors—utilize public spaces and transit corridors.

Use Free Motorcycle, Vehicle and Large_Vehicle Detection API

Powered by general detection model

Code
pip install inference-sdk
# 1. Import the library
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

# 2. Connect to your workspace
client = InferenceHTTPClient(
  api_url="https://serverless.roboflow.com",
  api_key="API_KEY"
)

# 3. Run your workflow on an image
result = client.run_workflow(
  workspace_name="<YOUR_WORKSPACE>",
  workflow_id="<YOUR_WORKFLOW_ID>",
  images={
    "image": "YOUR_IMAGE.jpg"  # Path to your image file
  },
  parameters={
    "classes": "Motorcycle, Vehicle, Large_Vehicle"
  },
  use_cache=True  # cache workflow definition for 15 minutes
)

# 4. Get your results
print(result)

Run on custom image

Drop an image here or click to upload

Detecting classes:
Or try a test image 

Cite This Project

LicenseCC BY 4.0

If you use this dataset in a research paper, please cite it using the following BibTeX:

@misc{ re-d_dataset,
  title = { RE 제로부터 시작하는 이 세계의 법륜D스님의 마스터 오브 퍼펫 전생해보니 내가 목사? Dataset },
  type = { Open Source Dataset },
  author = { new-workspace-nmits },
  howpublished = { \url{ https://universe.roboflow.com/new-workspace-nmits/re-d } },
  url = { https://universe.roboflow.com/new-workspace-nmits/re-d },
  journal = { Roboflow Universe },
  publisher = { Roboflow },
  year = { 2026 },
  month = { jan },
  note = { visited on 2026-07-29 },
}

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