by AI dataset
120 images 122 classes
-30 Pedestre ande pela esquerda A-10a Entroncamento oblíquo à esquerda A-10b Entroncamento oblíquo à direita A-11a Junções sucessivas contrárias primeira à esquerda A-11b Junções sucessivas contrárias primeira à direita A-12 Interseção em círculo A-13a Confluência à esquerda A-13b Confluência à direita A-14 Semáforo à frente A-14Semáforo à frente A-15 Parada obrigatória à frente A-16 Bonde VLT A-170 Pista irregular A-18 Saliência ou lombada A-19 Depressão A-1a Curva acentuada à esquerda A-1b Curva acentuada à direita A-20a Declive acentuado A-20b Aclive acentuado A-21a Estreitamento de pista ao centro
by Marco
9560 images 52 classes
* 50% probability of horizontal flip * 50% probability of vertical flip * Auto-orientation of pixel data (with EXIF-orientation stripping) * Equal probability of one of the following 90-degree rotations: none, clockwise, counter-clockwise, upside-down * Random Gaussian blur of between 0 and 1.75 pixels * Random brigthness adjustment of between -25 and +25 percent * Random exposure adjustment of between -15 and +15 percent * Random rotation of between -10 and +10 degrees * Random shear of between -2° to +2° horizontally and -2° to +2° vertically * Randomly crop between 0 and 15 percent of the image * Resize to 640x640 (Stretch) * Salt and pepper noise was applied to 2 percent of pixels * annotate, and create datasets * collaborate with your team on computer vision projects * collect & organize images * export, train, and deploy computer vision models * understand and search unstructured image data * use active learning to improve your dataset over time 29 30