সিটিস্কেপ

• বর্ণনা :

সিটিস্কেপ হল একটি ডেটাসেট যা বছরের বিভিন্ন সময়ে 50টি বিভিন্ন শহরে বিভিন্ন শহুরে রাস্তার দৃশ্যের পাশাপাশি শব্দার্থিক বিভাজন, ইনস্ট্যান্স লেভেল সেগমেন্টেশন (TODO) এবং স্টেরিও পেয়ার বৈষম্যের অনুমান সহ বেশ কয়েকটি দৃষ্টি কাজের জন্য গ্রাউন্ড ট্রুথস নিয়ে গঠিত।

বিভাজন কার্যগুলির জন্য (ডিফল্ট বিভাজন, 'cityscapes/semantic_segmentation'-এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য), সিটিস্কেপ 1024 * 2048 রেজোলিউশনে 5000 ছবির জন্য ঘন পিক্সেল স্তরের টীকা প্রদান করে প্রশিক্ষণে (2975), বৈধতা (500) এবং পরীক্ষা (1525) সেটে। বিভাজন কাজের জন্য লেবেল টীকা 30+ ক্লাস জুড়ে বিস্তৃত হয় যা সাধারণত ড্রাইভিং দৃশ্য উপলব্ধির সময় সম্মুখীন হয়। বিস্তারিত লেবেল তথ্য এখানে পাওয়া যেতে পারে: https://github.com/mcordts/cityscapesScripts/blob/master/cityscapesscripts/helpers/labels.py#L52-L99

সিটিস্কেপগুলি 'ট্রেন_অতিরিক্ত' বিভাজনে 19998 ছবির জন্য মোটা শস্য বিভাজন টীকা ('cityscapes/semantic_segmentation_extra'-এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য) প্রদান করে যা প্রি-ট্রেনিং/ডেটা-ভারী মডেলের জন্য উপযোগী প্রমাণিত হতে পারে।

বিভাজন ছাড়াও, সিটিস্কেপগুলি স্বাভাবিক এবং অতিরিক্ত বিভাজন উভয় ক্ষেত্রেই বৈষম্যের অনুমান কাজের জন্য স্টেরিও ইমেজ জোড়া এবং গ্রাউন্ড ট্রুথ প্রদান করে (যথাক্রমে 'cityscapes/stereo_disparity' এবং 'cityscapes/stereo_disparity_extra' এর মাধ্যমে অ্যাক্সেসযোগ্য)।

অন্তর্ভূক্ত উদাহরণ:

• 'cityscapes/stereo_disparity_extra'-এর জন্য:
  • troisdorf_000000 000073 {*} ছবি (কোন বৈষম্য মানচিত্র উপস্থিত নেই)

• অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : north_east কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন

• হোমপেজ : https://www.cityscapes-dataset.com

• সোর্স কোড : tfds.datasets.cityscapes.Builder

• সংস্করণ :

  • 1.0.0 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।

• ডাউনলোড আকার : Unknown size

• ম্যানুয়াল ডাউনলোডের নির্দেশাবলী : এই ডেটাসেটের জন্য আপনাকে ডাউনলোড_config.manual_dir-এ ম্যানুয়ালি উৎস ডেটা download_config.manual_dir করতে হবে ( ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ডিফল্ট):
  আপনাকে https://www.cityscapes-dataset.com/login/ থেকে ফাইলগুলি ডাউনলোড করতে হবে (এই ডেটাসেটের নিবন্ধন প্রয়োজন)। মৌলিক কনফিগারেশনের জন্য (semantic_segmentation) আপনাকে অবশ্যই 'leftImg8bit_trainvaltest.zip' এবং 'gtFine_trainvaltest.zip' ডাউনলোড করতে হবে। অন্যান্য কনফিগারেশনের জন্য অতিরিক্ত ফাইলের প্রয়োজন হয় - অনুগ্রহ করে আরো বিস্তারিত জানার জন্য কোড দেখুন।

• স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): না

• তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): None

• চিত্র ( tfds.show_examples ): সমর্থিত নয়।

• উদ্ধৃতি :

@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 (ডিফল্ট কনফিগারেশন)

• কনফিগার বিবরণ : সিটিস্কেপ শব্দার্থিক বিভাজন ডেটাসেট।

• ডেটাসেটের আকার : 10.86 GiB

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
    'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

cityscapes/semantic_segmentation_extra

• কনফিগারেশনের বিবরণ : ট্রেন_অতিরিক্ত বিভাজন এবং মোটা লেবেল সহ সিটিস্কেপ শব্দার্থিক বিভাজন ডেটাসেট।

• ডেটাসেটের আকার : 51.92 GiB

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
    'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

cityscapes/stereo_disparity

• কনফিগারেশনের বিবরণ : সিটিস্কেপ স্টেরিও ইমেজ এবং অসমতা মানচিত্র ডেটাসেট।

• ডেটাসেটের আকার : 25.03 GiB

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
    'image_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
    'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

cityscapes/stereo_disparity_extra

• কনফিগারেশনের বিবরণ : ট্রেন_অতিরিক্ত বিভাজন সহ সিটিস্কেপ স্টেরিও ইমেজ এবং অসমতা মানচিত্র ডেটাসেট।

• ডেটাসেটের আকার : 119.18 GiB

• বিভাজন :

• বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
    'image_id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
    'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
})

• বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

• উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):