Китти

• Визуализация: Исследовать в Know Ваши данные north_east

• Описание:

Kitti содержит набор задач со зрением, созданных с использованием платформы для автономного вождения. Полный тест содержит множество задач, таких как стерео, оптический поток, визуальная одометрия и т. Д. Этот набор данных содержит набор данных обнаружения объектов, включая монокулярные изображения и ограничивающие рамки. Набор данных содержит 7481 обучающее изображение, помеченное трехмерными ограничивающими рамками. Полное описание аннотаций можно найти в файле readme для набора средств разработки объектов на домашней странице Kitti.

• Домашняя страница: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

• Исходный код: tfds.object_detection.Kitti

• Версии:

  • 3.1.0 : Нет Замечания к выпуску.
  • 3.2.0 ( по умолчанию): DevKit обновляется.

• Скачать Размер: 11.71 GiB

• Dataset Размер: 5.27 GiB

• Авто-кэшируются ( документация ): Нет

• расколы:

• Особенности:

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

• Контролируемые ключи (см as_supervised документ ): None

• Фигура ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Образец цитирования:

@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}
}