3DCuboidOnRoad

3DCuboidOnRoad is a road-scene dataset with vehicle annotations in the CVAT 1.1 cuboid format. The dataset contains images of cars, buses, and trucks annotated with 3D-style cuboids.

The README is available in two languages:

• Русское описание
• English description

---

Russian Version

Описание

3DCuboidOnRoad - это набор данных с изображениями дорожных сцен и аннотациями транспортных средств в виде кубоидов (cuboid).

Разметка выполнена в CVAT в формате CVAT 1.1. Кубоиды были созданы с помощью проекта Auto-3D-cuboids-for-CVAT.

Набор данных предназначен для задач компьютерного зрения, связанных с дорожными сценами и транспортными средствами.

Возможные направления использования:

• обнаружение транспортных средств;
• 3D-style object detection;
• локализация объектов по кубоидам;
• анализ дорожных сцен;
• исследования в области автономного вождения;
• обучение и тестирование моделей компьютерного зрения.

Структура набора данных

Набор данных содержит 2000 изображений и разделён на три выборки:

Выборка	Количество изображений
Train	1400
Valid	300
Test	300

Структура файлов:

3DCuboidOnRoad/
+-- image/
|   +-- Train/
|   +-- Valid/
|   +-- Test/
+-- annotations.xml
+-- README.md

Формат аннотаций

Аннотации находятся в файле:

annotations.xml

Формат разметки:

CVAT for images 1.1

Каждый объект размечен как cuboid. В XML используются координаты кубоида, которые поддерживаются CVAT для 2D-проекции 3D-объекта.

Классы

В наборе данных три класса:

Имя класса	Количество объектов	Процент от общего
Car	11499	92.99%
Bus	63	0.51%
Truck	804	6.50%

Всего объектов:

12366

Как использовать в CVAT

1. Создайте задачу в CVAT и загрузите изображения из папки image/.
2. Убедитесь, что имена изображений совпадают с именами в annotations.xml.
3. Импортируйте annotations.xml.
4. Выберите формат импорта CVAT for images 1.1.

Автор

Автор набора данных: Зейналов У.Р.о.

---

English Description

Description

3DCuboidOnRoad is a dataset of road-scene images with vehicle annotations represented as cuboids (cuboid).

The annotations were created in CVAT using the CVAT 1.1 format. The cuboids were generated with the Auto-3D-cuboids-for-CVAT project.

The dataset is intended for computer vision tasks related to road scenes and vehicles.

Possible use cases:

• vehicle detection;
• 3D-style object detection;
• object localization using cuboids;
• road-scene analysis;
• autonomous driving research;
• training and evaluation of computer vision models.

Dataset Structure

The dataset contains 2000 images and is split into three subsets:

Split	Number of images
Train	1400
Valid	300
Test	300

File structure:

3DCuboidOnRoad/
+-- image/
|   +-- Train/
|   +-- Valid/
|   +-- Test/
+-- annotations.xml
+-- README.md

Annotation Format

The annotation file is:

annotations.xml

Annotation format:

CVAT for images 1.1

Each object is annotated as a cuboid. The XML file contains cuboid coordinates supported by CVAT for 2D projections of 3D-style objects.

Classes

The dataset contains three object classes:

Class name	Number of objects	Percentage of total
Car	11499	92.99%
Bus	63	0.51%
Truck	804	6.50%

Total number of objects:

12366

How to Use in CVAT

1. Create a CVAT task and upload the images from the image/ directory.
2. Make sure that image names match the names stored in annotations.xml.
3. Import annotations.xml.
4. Select the CVAT for images 1.1 import format.

Author

Dataset author: Zeynalov U.R.O.