请求 Paris street view 数据集🥹（相关搜索：数据集）

Question

好像这个数据集没有开源实在是找不来，想问问看有哪些 朋友 能提供一下🥹

Answer 1

上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

我理解你对 Paris Street View 数据集 的需求，但需要明确的是：Paris Street View（PSV）数据集并不是一个广泛开源或公开可用的数据集。它是由一些研究团队（如 MIT、ETH Zurich 等）在特定项目中构建的，主要用于图像检索、场景识别等计算机视觉任务，并不对外公开发布。

如果你正在寻找类似的街景图像数据集，以下是一些开源且常用的替代方案，供你参考：

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一、推荐的替代数据集

1. Cityscapes

   • 特点：高质量的街景图像，包含精细标注（语义分割、实例分割）
   • 来源：https://www.cityscapes-dataset.com
   • 适用场景：语义分割、目标检测、图像理解
   • 数据量：约 5000 张带标注的图像

2. KITTI Dataset

   • 特点：自动驾驶相关的多模态数据（包括 RGB 图像、激光雷达、GPS 等）
   • 来源：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti.php
   • 适用场景：目标检测、SLAM、深度估计
   • 数据量：超过 200 小时的驾驶视频

3. UrbanScene Dataset

   • 特点：包含城市街道图像和地面实况信息
   • 来源：https://vision.soic.indiana.edu/urbanscene/
   • 适用场景：场景理解、图像分类

4. Mapillary Vistas Dataset

   • 特点：大规模街景图像数据集，包含全球多个城市的图像
   • 来源：https://www.mapillary.com/dataset/vistas
   • 适用场景：图像检索、语义分割、地理定位

5. Google Street View Images (GSV)

   • 特点：谷歌提供的大量街景图像，可用于图像检索、图像生成等任务
   • 注意：需遵守谷歌的使用条款，不能用于商业用途
   • 获取方式：通过 Google Maps API 或第三方爬虫（需合法授权）

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二、如何获取非开源数据集？

如果你确实需要 Paris Street View 数据集，可以尝试以下方法：

1. 联系原作者或研究团队

   • 查找相关论文（例如："Paris Street View Dataset"），查看是否在论文中提到数据集的获取方式。
   • 通常可以在论文的“Data”或“Acknowledgement”部分找到联系方式。

2. 使用学术网络平台（如 ResearchGate）

   • 在 ResearchGate 上搜索相关论文，直接向作者发送请求。

3. 加入专业社群或论坛

   • 加入 CV 相关的 Reddit、GitHub、Stack Overflow、CSDN、知乎 等社区，询问是否有成员拥有该数据集。

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三、如果无法获取，可以考虑自己构建

如果你有编程能力，也可以尝试使用以下方式构建自己的街景图像数据集：

✅ 步骤：

1. 使用 Google Maps API 或 OpenStreetMap API 获取地图坐标。
2. 使用 Python 脚本 + Selenium/Requests 模拟浏览器访问 Google Street View。
3. 下载图像并进行存储与标注。

示例代码（简单示例，仅用于学习）：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

# 示例：获取某地的街景图像
def get_street_view_image(lat, lon):
    url = f"https://www.google.com/maps/@{lat},{lon},17z"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36"
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取图片链接（实际需要更复杂的解析逻辑）
    image_url = soup.find("img", {"class": "gm-pano-img"})["src"]
    return image_url

# 示例调用
latitude = 48.8566
longitude = 2.3522
image_url = get_street_view_image(latitude, longitude)
print("Image URL:", image_url)

⚠️ 注意：此代码仅为演示目的，实际使用中需要处理反爬机制，并遵守 Google 的服务条款。

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四、总结

| 数据集名称 | 是否开源 | 适用场景 | |------------------|----------|---------------------------| | Cityscapes | ✅ 是 | 语义分割、目标检测 | | KITTI | ✅ 是 | 自动驾驶、SLAM | | Mapillary Vistas | ✅ 是 | 图像检索、地理定位 | | Paris Street View| ❌ 否 | 研究用途，不开放 |

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如果你能提供更具体的应用场景（如用于图像检索、语义分割、目标检测等），我可以进一步帮你推荐最合适的替代数据集或解决方案。希望这些信息对你有帮助！😊