百度自动驾驶竞赛车辆世界坐标位置预测数据集-alvaroibrain
数据来源：互联网公开数据
标签：自动驾驶,车辆位置,图像识别,YOLO,3D坐标,图像处理,竞赛数据
数据概述：
本数据集来源于百度自动驾驶竞赛，通过使用YOLO算法从图像中提取车辆的二维边界框位置（Cx, Cy, bh, bw）及其对应的实际世界三维位置（wx, wy, wz）。数据集的主要目的是通过二维边界框特征预测车辆在实际世界中的三维位置。数据集包含以下列：
Cx：边界框中心的X像素坐标
Cy：边界框中心的Y像素坐标
bh：边界框的高度
bw：边界框的宽度
wx：车辆中心的X世界坐标
wy：车辆中心的Y世界坐标
wz：车辆中心的Z世界坐标
图像尺寸为：
IMAGE_WIDTH = 3384像素
IMAGE_HEIGHT = 2710像素
数据来源于百度自动驾驶竞赛，具有较高的权威性和代表性。
数据用途概述：
该数据集适用于自动驾驶技术研究、车辆检测与定位、图像处理算法评估等多个场景。研究人员可以利用该数据集训练和评估模型，以提高车辆位置预测的准确性；自动驾驶开发者可以将其用于开发和优化自动驾驶系统；教育工作者可以利用此数据集进行自动驾驶技术的教学与实验。此外，该数据集还适合用于图像处理和计算机视觉领域的研究和教学。
