- Описание:
Городские пейзажи - это набор данных, состоящий из разнообразных городских уличных сцен в 50 разных городах в разное время года, а также основных истин для нескольких задач видения, включая семантическую сегментацию, сегментацию на уровне экземпляра (TODO) и вывод несоответствия стереопар.
Для задач сегментации (разделение по умолчанию, доступное через «cityscapes / semantic_segmentation») Cityscapes предоставляет аннотации на уровне плотных пикселей для 5000 изображений с разрешением 1024 * 2048, предварительно разделенных на наборы для обучения (2975), проверки (500) и тестирования (1525). Аннотации меток для задач сегментации охватывают более 30 классов, которые обычно встречаются при восприятии сцены вождения. Подробная информация этикетка может быть найдена здесь: https://github.com/mcordts/cityscapesScripts/blob/master/cityscapesscripts/helpers/labels.py#L52-L99
Cityscapes также предоставляет аннотации грубой сегментации (доступные через 'cityscapes / semantic_segmentation_extra') для изображений 19998 в разделении 'train_extra', что может оказаться полезным для моделей с предварительным обучением / с большим объемом данных.
Помимо сегментации, cityscapes также предоставляет пары стереоизображений и наземные истины для задач вывода несоответствия как на нормальном, так и на дополнительном разбиении (доступно через «cityscapes / stereo_disparity» и «cityscapes / stereo_disparity_extra» соответственно).
Примеры ингредиентов:
- Для 'cityscapes / stereo_disparity_extra':
- troisdorf_000000 000073 {*} изображения (без несоответствия карты присутствует)
Домашняя страница: https://www.cityscapes-dataset.com
Исходный код:
tfds.image.Cityscapes
Версии:
-
1.0.0
( по умолчанию): Нет Замечания к выпуску.
-
Размер загрузки:
Unknown size
Руководство по эксплуатации скачать: Этот набор данных требует от вас , чтобы загрузить исходные данные вручную в
download_config.manual_dir
( по умолчанию~/tensorflow_datasets/downloads/manual/
):
Вы должны загрузить файлы из https://www.cityscapes-dataset.com/login/ (Этот набор данных требует регистрации). Для базовой конфигурации (semantic_segmentation) вы должны загрузить leftImg8bit_trainvaltest.zip и gtFine_trainvaltest.zip. Для других конфигураций требуются дополнительные файлы - подробности см. В коде.Авто-кэшируются ( документация ): Нет
Контролируемые ключи (см
as_supervised
документ ):None
Рис ( tfds.show_examples ): Не поддерживается.
Образец цитирования:
@inproceedings{Cordts2016Cityscapes,
title={The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding},
author={Cordts, Marius and Omran, Mohamed and Ramos, Sebastian and Rehfeld, Timo and Enzweiler, Markus and Benenson, Rodrigo and Franke, Uwe and Roth, Stefan and Schiele, Bernt},
booktitle={Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
year={2016}
}
cityscapes / semantic_segmentation (конфигурация по умолчанию)
Описание Config: Cityscapes семантической сегментация набор данные.
Dataset Размер:
10.86 GiB
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 1,525 |
'train' | 2 975 |
'validation' | 500 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'image_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
})
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
городские пейзажи / semantic_segmentation_extra
Описание Config: Cityscapes семантической сегментация набор данные с train_extra расколом и грубыми этикетками.
Dataset Размер:
51.92 GiB
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 2 975 |
'train_extra' | 19 998 |
'validation' | 500 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'image_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
})
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
городские пейзажи / stereo_disparity
Config Описание: Cityscapes стереоизображение и несоответствие карт набора данных.
Dataset Размер:
25.03 GiB
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 1,525 |
'train' | 2 975 |
'validation' | 500 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
'image_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
})
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
городские пейзажи / stereo_disparity_extra
Config Описание: Cityscapes стереоизображение и несоответствие карт набора данных с train_extra раскола.
Dataset Размер:
119.18 GiB
расколы:
Расколоть | Примеры |
---|---|
'train' | 2 975 |
'train_extra' | 19 997 |
'validation' | 500 |
- Особенности:
FeaturesDict({
'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
'image_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
})
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):