车辆行驶距离预测竞赛数据集VehicleDistancePredictionCompetition-shaimaamohamed

数据来源：互联网公开数据

标签：计算机视觉, 机器学习, 距离预测, 视频分析, 目标检测, 竞赛数据集, 数据建模, 自动驾驶

数据概述：该数据集包含来自车辆行驶距离预测竞赛的数据，记录了车辆在视频中的行驶轨迹与预测距离。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，但根据视频内容推测为车辆行驶过程中的数据。地理范围：数据未限定地理范围，但根据文件名推测为特定场景下的车辆行驶视频数据。数据维度：数据集主要包括用于提交的预测结果submission.csv，以及包含预测结果、视频元数据、图像坐标等信息的oof_df.csv和df_test_meta_out.csv。具体字段包括：video_id（视频ID）、time（时间）、distance（预测距离）、park（停车状态）、site_id（站点ID）、video_type（视频类型）、filename（文件名）、x_center, y_center（车辆中心坐标）、dist（距离）、theta（角度）、probability（置信度）、x1, x2, y1, y2（车辆边界框坐标）、fold（交叉验证折数）、distance_class（距离类别）、pred_distance（预测距离）。数据格式：数据集以多种格式提供，包括CSV和Numpy格式，其中submission.csv用于提交预测结果，其他CSV文件包含详细的预测结果和元数据，.pth文件包含训练好的模型权重，.npy文件包含验证集的评分。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于计算机视觉、机器学习和自动驾驶等领域的学术研究，如视频分析、目标检测、距离预测等。行业应用：可以为自动驾驶、智能交通等行业提供数据支持，尤其是在车辆行驶行为分析、距离预测模型构建等方面。决策支持：支持自动驾驶系统中的决策制定和性能优化，帮助提升车辆在复杂环境下的安全性和可靠性。教育和培训：作为计算机视觉、机器学习等课程的实训素材，用于学生进行模型训练、算法验证和竞赛实践。此数据集特别适合用于探索车辆行驶距离预测的算法，帮助用户构建和评估基于视频数据的预测模型，实现对车辆行驶距离的准确预估。