南京大学 发布 Hyperspectral City V1.0 数据集, 应用在 自动驾驶、语义分割 领域

南京大学 本次发布的数据集 Hyperspectral City V1.0, Hyperspectral City V1.0数据集由南京大学创建，专注于城市自动驾驶场景的语义分割。该数据集采用新开发的 hyperspectral 相机，旨在解决现有数据集视觉质量不足的问题。数据集包含367帧用于训练的粗标注 hyperspectral 图像和55帧用于测试的精细标注图像。创建过程中，数据在上海市多种环境下收集，包括交通繁忙区域、著名建筑、中央商务区等，涵盖晴天和阴天，以及白天、夜晚和日落时的光照条件。该数据集适用于自动驾驶领域的场景理解和语义分割任务，旨在提高自动驾驶系统在复杂环境下的识别和决策能力。

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