किट्टी

• विज़ुअलाइज़ेशन : north_east अपने डेटा को जानें में एक्सप्लोर करें

• विवरण :

किट्टी में एक स्वायत्त ड्राइविंग प्लेटफॉर्म का उपयोग करके निर्मित दृष्टि कार्यों का एक सूट होता है। पूर्ण बेंचमार्क में स्टीरियो, ऑप्टिकल फ्लो, विज़ुअल ओडोमेट्री आदि जैसे कई कार्य शामिल हैं। इस डेटासेट में मोनोक्युलर इमेज और बाउंडिंग बॉक्स सहित ऑब्जेक्ट डिटेक्शन डेटासेट शामिल हैं। डेटासेट में 3D बाउंडिंग बॉक्स के साथ एनोटेट की गई 7481 प्रशिक्षण छवियां हैं। एनोटेशन का पूरा विवरण किट्टी होमपेज पर ऑब्जेक्ट डेवलपमेंट किट रीडमी के रीडमी में पाया जा सकता है।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.kitti.Builder

• संस्करण :

  • 3.1.0 : कोई रिलीज नोट नहीं।
  • 3.2.0 : देवकिट अपडेट किया गया।
  • 3.3.0 (डिफ़ॉल्ट): occluded सुविधा के लिए जोड़े गए लेबल।

• डाउनलोड का आकार : 11.71 GiB

• डेटासेट का आकार : 5.27 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'objects': Sequence({
        'alpha': float32,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'dimensions': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'location': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'occluded': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
        'rotation_y': float32,
        'truncated': float32,
        'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@inproceedings{Geiger2012CVPR,
  author = {Andreas Geiger and Philip Lenz and Raquel Urtasun},
  title = {Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite},
  booktitle = {Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year = {2012}
}