3 Nisan 2024 Veri seti Açık Erişim

Doğan, Gürkan; Uyanık, Hakan; Ergen, Burhan

DataCite XML

<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<resource xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://datacite.org/schema/kernel-4" xsi:schemaLocation="http://datacite.org/schema/kernel-4 http://schema.datacite.org/meta/kernel-4.1/metadata.xsd">
  <identifier identifierType="DOI">10.48623/aperta.263799</identifier>
  <creators>
    <creator>
      <creatorName>Doğan, Gürkan</creatorName>
      <givenName>Gürkan</givenName>
      <familyName>Doğan</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="http://orcid.org/">0000-0003-2497-8348</nameIdentifier>
      <affiliation>Munzur Üniversitesi</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName>Uyanık, Hakan</creatorName>
      <givenName>Hakan</givenName>
      <familyName>Uyanık</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="http://orcid.org/">0000-0002-6870-7569</nameIdentifier>
      <affiliation>Munzur Üniversitesi</affiliation>
    </creator>
    <creator>
      <creatorName>Ergen, Burhan</creatorName>
      <givenName>Burhan</givenName>
      <familyName>Ergen</familyName>
      <nameIdentifier nameIdentifierScheme="ORCID" schemeURI="http://orcid.org/">0000-0003-3244-2615</nameIdentifier>
      <affiliation>Fırat Üniversitesi</affiliation>
    </creator>
  </creators>
  <titles>
    <title>The Firat University-Driving Labeled Video Dataset (Fuvid)</title>
  </titles>
  <publisher>Aperta</publisher>
  <publicationYear>2024</publicationYear>
  <subjects>
    <subject>autonomous driving, drivable road region, steering angle</subject>
  </subjects>
  <dates>
    <date dateType="Issued">2024-04-03</date>
  </dates>
  <resourceType resourceTypeGeneral="Dataset"/>
  <alternateIdentifiers>
    <alternateIdentifier alternateIdentifierType="url">https://aperta.ulakbim.gov.tr/record/263799</alternateIdentifier>
  </alternateIdentifiers>
  <relatedIdentifiers>
    <relatedIdentifier relatedIdentifierType="DOI" relationType="IsVersionOf">10.48623/aperta.263798</relatedIdentifier>
  </relatedIdentifiers>
  <rightsList>
    <rights rightsURI="https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/">Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike</rights>
    <rights rightsURI="info:eu-repo/semantics/openAccess">Open Access</rights>
  </rightsList>
  <descriptions>
    <description descriptionType="Abstract">&lt;p&gt;Bu veri seti, 122E623 nolu T&amp;Uuml;BİTAK 1002-A projesi i&amp;ccedil;in Fırat &amp;Uuml;niversitesi kamp&amp;uuml;s alanlarından toplanılmıştır&amp;nbsp;ve The Firat University-driving Labeled Video Dataset (FUVid) olarak adlandırılmıştır. FUVid veri seti, bir otomobilin &amp;ouml;n camına i&amp;ccedil;ten monte edilen 1280 x 720 &amp;ccedil;&amp;ouml;z&amp;uuml;n&amp;uuml;rl&amp;uuml;ğe sahip bir Mevo Start kamera aracılığıyla T&amp;uuml;rkiye&amp;rsquo;nin Elazığ ilinde bulunan Firat &amp;Uuml;niversitesi kamp&amp;uuml;s alanlarından video olarak yakalanan ve s&amp;uuml;r&amp;uuml;lebilir yol alanını anlamsal b&amp;ouml;l&amp;uuml;tlemek i&amp;ccedil;in oluşturulan bir veri setidir. Farklı aydınlatma koşullarını sağlamak i&amp;ccedil;in g&amp;uuml;nd&amp;uuml;z ve akşam&amp;uuml;st&amp;uuml;ne yakın bir zaman aralığı se&amp;ccedil;ilirken hava koşulları i&amp;ccedil;in herhangi bir &amp;ccedil;eşitlilik veya olumsuzluk s&amp;ouml;z konusu değildir. Bu video, her biri 1 saniyelik periyoda denk gelen 1417 &amp;ccedil;er&amp;ccedil;eveye (frame) ayrılmıştır. Daha sonra, bu &amp;ccedil;er&amp;ccedil;eveler Matlab Image Labeler ile manuel olarak background ve s&amp;uuml;r&amp;uuml;lebilir yol alanı olmak &amp;uuml;zere iki sınıflı olarak etiketlendirilmiştir/annotated.&amp;nbsp;FUVid veri setindeki g&amp;ouml;r&amp;uuml;nt&amp;uuml;ler 0 (sıfır) sayısından başlanarak adlandırılmıştır ve g&amp;ouml;r&amp;uuml;nt&amp;uuml; sayısınca artarak 1416&amp;rsquo;a kadar devam etmiştir. Her bir g&amp;ouml;r&amp;uuml;nt&amp;uuml;ye karşılık gelen maskede aynı şekilde adlandırılacaktır. Bu g&amp;ouml;r&amp;uuml;nt&amp;uuml; ve maskelerin dosya formatı, sırasıyla, JPG ve PNG&amp;rsquo;dir.&amp;nbsp; Bu veri setinin %80&amp;rsquo;i eğitim (train), %10&amp;rsquo;u ge&amp;ccedil;erleme (validation) ve %10&amp;rsquo;u test verisi olarak rastgele ayrılmıştır. Bu rastgele ayrımı farklı &amp;ccedil;alışmalarda s&amp;uuml;rd&amp;uuml;rmek i&amp;ccedil;in, veri setinin eğitim, doğrulama ve test verileri farklı klas&amp;ouml;rlerde tutulması sağlanmıştır. Bu klas&amp;ouml;r/dizin yapısının adlandırılması eğitim seti i&amp;ccedil;in g&amp;ouml;r&amp;uuml;nt&amp;uuml;ler de &amp;ldquo;trainset&amp;rdquo;, maskelerinde ise &amp;ldquo;trainset_mask&amp;rdquo;, doğrulama seti i&amp;ccedil;in g&amp;ouml;r&amp;uuml;nt&amp;uuml;ler de &amp;ldquo;validationset&amp;rdquo;, maskelerinde ise &amp;ldquo;validationset_mask&amp;rdquo; ve test seti i&amp;ccedil;in g&amp;ouml;r&amp;uuml;nt&amp;uuml;ler de &amp;ldquo;testset&amp;rdquo;, maskelerinde ise &amp;ldquo;testset_mask&amp;rdquo; şeklindedir.&lt;/p&gt;</description>
  </descriptions>
  <fundingReferences>
    <fundingReference>
      <funderName>Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştirma Kurumu</funderName>
      <funderIdentifier funderIdentifierType="Crossref Funder ID">https://doi.org/10.13039/501100004410</funderIdentifier>
      <awardNumber>122E623</awardNumber>
    </fundingReference>
  </fundingReferences>
</resource>