text stringlengths 18 83 |
|---|
0 0.491250 0.418750 0.232500 0.272500 |
0.0 0.483606 0.419687 0.236246 0.294082 |
0 0.248889 0.351667 0.466667 0.210000 |
0 0.728889 0.428333 0.542222 0.150000 |
0.0 0.241073 0.371144 0.481015 0.185695 |
0.0 0.724861 0.448178 0.550278 0.138833 |
0 0.527778 0.526667 0.735556 0.740000 |
0.0 0.525268 0.531792 0.792771 0.875440 |
0 0.493750 0.493750 0.372500 0.192500 |
0.0 0.493988 0.493207 0.358339 0.209217 |
0 0.528333 0.508750 0.156667 0.087500 |
0.0 0.527702 0.511625 0.177550 0.102861 |
0 0.490000 0.480000 0.185000 0.150000 |
0.0 0.489869 0.481736 0.187427 0.136979 |
0 0.529925 0.561667 0.695761 0.403333 |
0 0.403990 0.110000 0.154613 0.046667 |
0.0 0.529309 0.562193 0.699708 0.415653 |
0.0 0.407875 0.108329 0.155063 0.049409 |
0 0.495000 0.513750 0.270000 0.252500 |
0.0 0.494832 0.513286 0.279074 0.243987 |
0 0.463750 0.443750 0.292500 0.192500 |
0 0.848750 0.706250 0.102500 0.117500 |
0.0 0.461427 0.441692 0.311247 0.199542 |
0.0 0.871103 0.713795 0.109070 0.121798 |
0 0.436250 0.567500 0.342500 0.230000 |
0.0 0.437792 0.568924 0.347611 0.237682 |
0 0.604444 0.656667 0.746667 0.686667 |
0.0 0.609439 0.617169 0.781122 0.765662 |
0 0.502500 0.492500 0.205000 0.160000 |
0 0.960000 0.478750 0.080000 0.067500 |
0.0 0.502424 0.492042 0.198795 0.169772 |
0.0 0.946076 0.477452 0.077578 0.071622 |
0 0.500000 0.450000 0.210000 0.073333 |
0 0.536250 0.576667 0.317500 0.113333 |
0.0 0.500000 0.457435 0.189276 0.062429 |
0.0 0.532673 0.565267 0.286167 0.096481 |
0 0.521250 0.588333 0.597500 0.256667 |
0 0.151250 0.418333 0.162500 0.070000 |
0.0 0.513988 0.601571 0.557963 0.341155 |
0.0 0.188236 0.377824 0.151759 0.093003 |
0 0.445000 0.497500 0.175000 0.145000 |
0.0 0.453474 0.497885 0.148037 0.122673 |
0 0.671667 0.615000 0.263333 0.196667 |
0 0.328333 0.855000 0.436667 0.276667 |
0 0.805000 0.940000 0.330000 0.120000 |
0 0.921667 0.748333 0.156667 0.136667 |
0 0.345000 0.458333 0.390000 0.163333 |
0 0.690000 0.386667 0.153333 0.066667 |
0 0.880000 0.440000 0.140000 0.100000 |
0 0.975000 0.516667 0.050000 0.060000 |
0 0.630000 0.186667 0.153333 0.053333 |
0 0.485000 0.281667 0.190000 0.063333 |
0 0.405000 0.221667 0.083333 0.036667 |
0 0.220000 0.231667 0.193333 0.070000 |
0 0.696667 0.128333 0.100000 0.036667 |
0 0.590000 0.110000 0.133333 0.040000 |
0 0.343333 0.160000 0.246667 0.066667 |
0 0.753333 0.071667 0.180000 0.070000 |
0 0.571667 0.346667 0.136667 0.053333 |
0 0.691667 0.285000 0.063333 0.036667 |
0 0.045000 0.713333 0.083333 0.106667 |
0.0 0.646329 0.629961 0.225430 0.240704 |
0.0 0.374396 0.877012 0.368135 0.245976 |
0.0 0.769386 0.963807 0.272836 0.062295 |
0.0 0.857802 0.778952 0.135053 0.166397 |
0.0 0.370839 0.455987 0.327771 0.205582 |
0.0 0.650495 0.360022 0.128984 0.083718 |
0.0 0.808929 0.416637 0.119632 0.122594 |
0.0 0.890527 0.503922 0.043882 0.072430 |
0.0 0.591740 0.126099 0.128349 0.067989 |
0.0 0.477293 0.242961 0.158910 0.081000 |
0.0 0.408796 0.174838 0.070120 0.046012 |
0.0 0.257482 0.192763 0.161962 0.088974 |
0.0 0.643661 0.055082 0.083796 0.046564 |
0.0 0.555268 0.036991 0.111304 0.051600 |
0.0 0.355262 0.104142 0.205563 0.086810 |
0.0 0.688403 0.015315 0.149127 0.030630 |
0.0 0.551499 0.316761 0.114674 0.067437 |
0.0 0.647020 0.240045 0.053711 0.045349 |
0.0 0.136838 0.766713 0.073455 0.128581 |
0 0.283333 0.646667 0.412500 0.266667 |
0 0.255208 0.420000 0.077083 0.040000 |
0 0.136458 0.901667 0.127083 0.196667 |
0 0.641667 0.718333 0.141667 0.143333 |
0 0.694792 0.875000 0.085417 0.136667 |
0 0.812500 0.828333 0.120833 0.143333 |
0 0.829167 0.666667 0.162500 0.120000 |
0 0.880208 0.558333 0.235417 0.143333 |
0 0.713542 0.460000 0.085417 0.080000 |
0 0.771875 0.401667 0.131250 0.070000 |
0 0.602083 0.543333 0.145833 0.146667 |
0 0.481250 0.425000 0.070833 0.070000 |
0 0.950000 0.796667 0.100000 0.133333 |
0 0.494792 0.735000 0.064583 0.110000 |
0.0 0.251717 0.620808 0.472692 0.219650 |
0.0 0.219488 0.434105 0.088331 0.032948 |
0.0 0.083410 0.830848 0.145627 0.161992 |
0.0 0.662339 0.679838 0.162339 0.118062 |
0.0 0.723216 0.808883 0.097881 0.112571 |
0.0 0.858100 0.770444 0.138465 0.118062 |
End of preview. Expand in Data Studio
RoadEye Unified Pothole Detection Dataset for YOLO
The RoadEye dataset aggregates annotated and augmented road-scene images from Roboflow, Mendeley, Kaggle, and custom synthetic collections for pothole detection and road-condition analysis. It provides a consistent YOLO annotation format across ~12 k images, split into training, validation, and test sets.
To access training scripts go here: https://github.com/parthubhe/RoadEye_Backend
- Domain: Autonomous driving / road monitoring
- Tasks: Object detection, instance segmentation
- Format: YOLO (bounding box annotations)
- Size: ~12 k images, ~25 k annotated instances
- License: Combination of Roboflow, Mendeley, Kaggle, and CC-BY-4.0 (see individual source licenses)
- Downloads last month
- 15