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都市の景観

  • 説明

Cityscapesは、1年のさまざまな時期に50の異なる都市にまたがる多様な都市のストリートシーンと、セマンティックセグメンテーション、インスタンスレベルセグメンテーション(TODO)、ステレオペア視差推論などのいくつかのビジョンタスクのグラウンドトゥルースで構成されるデータセットです。

セグメンテーションタスク(デフォルトの分割、「cityscapes / semantic_segmentation」からアクセス可能)の場合、Cityscapesは、トレーニング(2975)、検証(500)、およびテスト(1525)セットに事前に分割された1024 * 2048の解像度で5000画像の高密度ピクセルレベルの注釈を提供します。セグメンテーションタスクのラベル注釈は、運転シーンの知覚中に一般的に遭遇する30以上のクラスにまたがっています。詳細なラベル情報は、ここで見つけることができる。 https://github.com/mcordts/cityscapesScripts/blob/master/cityscapesscripts/helpers/labels.py#L52-L99

Cityscapesは、「train_extra」分割で19998画像の粗い粒子セグメンテーション注釈(「cityscapes / semantic_segmentation_extra」からアクセス可能)も提供します。これは、事前トレーニング/データ量の多いモデルに役立つ場合があります。

セグメンテーションに加えて、cityscapesは、通常の分割と追加の分割の両方での視差推論タスク用のステレオイメージペアとグラウンドトゥルースも提供します(それぞれ「cityscapes / stereo_disparity」と「cityscapes / stereo_disparity_extra」からアクセスできます)。

激怒した例:

  • 'cityscapes / Stereo_disparity_extra'の場合:
    • troisdorf_000000 000073 {*}画像(無視差マップに存在します)
  • ホームページhttps://www.cityscapes-dataset.com

  • ソースコードtfds.image.Cityscapes

  • バージョン

    • 1.0.0 (デフォルト):リリースノート。
  • ダウンロードサイズUnknown size

  • マニュアルダウンロード方法:このデータセットは、手動にソースデータをダウンロードする必要がありますdownload_config.manual_dir (デフォルトは~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
    あなたはからファイルをダウンロードする必要がhttps://www.cityscapes-dataset.com/login/ (このデータセットには登録が必要)。基本構成(semantic_segmentation)の場合、「leftImg8bit_trainvaltest.zip」と「gtFine_trainvaltest.zip」をダウンロードする必要があります。他の構成では追加のファイルが必要です。詳細については、コードを参照してください。

  • オートキャッシュされたドキュメント):いいえ

  • 教師付きキー(参照as_supervisedドキュメントを): None

  • tfds.show_examples ):サポートされていません。

  • 引用

@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(デフォルトの設定)

  • コンフィグの説明:都市景観セマンティックセグメンテーションデータセット。

  • データセットサイズ10.86 GiB

  • スプリット

スプリット
'test' 1,525
'train' 2,975
'validation' 500
  • 特長
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),
})

都市の景観/ semantic_segmentation_extra

  • コンフィグの説明:都市景観セマンティックセグメンテーションデータセットtrain_extra分割と粗いラベルを持ちます。

  • データセットサイズ51.92 GiB

  • スプリット

スプリット
'train' 2,975
'train_extra' 19,998
'validation' 500
  • 特長
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),
})

都市の景観/ stereo_disparity

  • コンフィグの説明:風景画ステレオイメージと格差がデータセットをマップします。

  • データセットサイズ25.03 GiB

  • スプリット

スプリット
'test' 1,525
'train' 2,975
'validation' 500
  • 特長
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),
})

cityscapes / Stereo_disparity_extra

  • コンフィグの説明:風景画ステレオイメージと格差はtrain_extra分割してデータセットをマップします。

  • データセットのサイズ119.18 GiB

  • スプリット

スプリット
'train' 2,975
'train_extra' 19,997
'validation' 500
  • 特長
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),
})