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शहरों को

  • विवरण:

सिटीस्केप एक डेटासेट है जिसमें साल के अलग-अलग समय में 50 अलग-अलग शहरों में विविध शहरी सड़क दृश्यों के साथ-साथ अर्थ सेगमेंटेशन, इंस्टेंस लेवल सेगमेंटेशन (टीओडीओ), और स्टीरियो जोड़ी असमानता अनुमान सहित कई दृष्टि कार्यों के लिए जमीनी सच्चाई शामिल है।

विभाजन कार्यों के लिए (डिफ़ॉल्ट विभाजन, 'सिटीस्केप्स/सिमेंटिक_सेगमेंटेशन' के माध्यम से सुलभ), सिटीस्केप १०२४ * २०४८ रिज़ॉल्यूशन पर ५००० छवियों के लिए सघन पिक्सेल स्तर एनोटेशन प्रदान करता है जो प्रशिक्षण (२९७५), सत्यापन (५००) और परीक्षण (१५२५) सेट में पूर्व-विभाजित होता है। विभाजन कार्यों के लिए लेबल एनोटेशन आमतौर पर ड्राइविंग दृश्य धारणा के दौरान सामने आने वाली 30+ कक्षाओं में फैले होते हैं। विस्तृत लेबल जानकारी यहां पाया जा सकता है: https://github.com/mcordts/cityscapesScripts/blob/master/cityscapesscripts/helpers/labels.py#L52-L99

सिटीस्केप 19998 छवियों के लिए 'ट्रेन_एक्स्ट्रा' स्प्लिट में मोटे अनाज विभाजन एनोटेशन ('सिटीस्केप्स/सिमेंटिक_सेगमेंटेशन_एक्स्ट्रा' के माध्यम से सुलभ) प्रदान करता है जो प्रीट्रेनिंग/डेटा-हैवी मॉडल के लिए उपयोगी साबित हो सकता है।

विभाजन के अलावा, शहर के दृश्य सामान्य और अतिरिक्त विभाजन (क्रमशः 'सिटीस्केप्स/स्टीरियो_डिस्पेरिटी' और 'सिटीस्केप्स/स्टीरियो_डिस्पेरिटी_एक्स्ट्रा' के माध्यम से सुलभ) दोनों पर असमानता अनुमान कार्यों के लिए स्टीरियो इमेज पेयर और जमीनी सच्चाई भी प्रदान करते हैं।

इंगोर्ड उदाहरण:

  • 'सिटीस्केप्स/स्टीरियो_डिस्पेरिटी_एक्स्ट्रा' के लिए:
    • troisdorf_000000 000,073 {*} छवियाँ (असमानता नक्शे से अब तक)
  • होमपेज: https://www.cityscapes-dataset.com

  • स्रोत कोड: tfds.image.Cityscapes

  • संस्करण:

    • 1.0.0 (डिफ़ॉल्ट): नहीं रिलीज नोट्स।
  • डाउनलोड का आकार: Unknown size

  • मैनुअल डाउनलोड के निर्देश: यह डेटासेट आप में मैन्युअल रूप से स्रोत डेटा डाउनलोड करने के लिए की आवश्यकता है download_config.manual_dir (करने के लिए डिफ़ॉल्ट ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    आप से डाउनलोड फ़ाइलों के लिए है https://www.cityscapes-dataset.com/login/ (यह डेटासेट पंजीकरण की आवश्यकता है)। बुनियादी कॉन्फ़िगरेशन (semantic_segmentation) के लिए आपको 'leftImg8bit_trainvaltest.zip' और 'gtFine_trainvaltest.zip' डाउनलोड करना होगा। अन्य कॉन्फ़िगरेशन के लिए अतिरिक्त फ़ाइलों की आवश्यकता होती है - कृपया अधिक विवरण के लिए कोड देखें।

  • ऑटो-कैश ( प्रलेखन ): नहीं

  • पर्यवेक्षित कुंजियों (देखें as_supervised डॉक ): None

  • चित्रा ( tfds.show_examples ): समर्थित नहीं।

  • प्रशस्ति पत्र:

@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}
}

शहर के दृश्य/शब्दार्थ_सेगमेंटेशन (डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन)

  • कॉन्फ़िग विवरण: शहर परिदृश्य अर्थ विभाजन डाटासेट।

  • डेटासेट का आकार: 10.86 GiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,525
'train' २,९७५
'validation' 500
  • विशेषताएं:
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),
})

शहर के दृश्य/शब्दार्थ_सेगमेंटेशन_अतिरिक्त

  • कॉन्फ़िग विवरण: train_extra विभाजन और मोटे लेबल के साथ शहर परिदृश्य अर्थ विभाजन डाटासेट।

  • डेटासेट का आकार: 51.92 GiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' २,९७५
'train_extra' १९,९९८
'validation' 500
  • विशेषताएं:
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),
})

शहर के दृश्य/स्टीरियो_असमानता

  • कॉन्फ़िग विवरण: शहर परिदृश्य स्टीरियो छवि और असमानता डाटासेट मैप करता है।

  • डेटासेट का आकार: 25.03 GiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'test' 1,525
'train' २,९७५
'validation' 500
  • विशेषताएं:
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),
})

शहर के दृश्य/स्टीरियो_डिस्पेरिटी_अतिरिक्त

  • कॉन्फ़िग विवरण: शहर परिदृश्य स्टीरियो छवि और असमानता train_extra विभाजन के साथ डाटासेट मैप करता है।

  • डेटासेट का आकार: 119.18 GiB

  • विभाजन:

विभाजित करना उदाहरण
'train' २,९७५
'train_extra' १९,९९७
'validation' 500
  • विशेषताएं:
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),
})