kotek

• Opis :

Kitti zawiera zestaw zadań wizyjnych zbudowanych przy użyciu platformy autonomicznej jazdy. Pełny test porównawczy obejmuje wiele zadań, takich jak stereo, przepływ optyczny, odometria wizualna itp. Ten zbiór danych zawiera zbiór danych dotyczących wykrywania obiektów, w tym obrazy jednooczne i ramki ograniczające. Zbiór danych zawiera 7481 obrazów szkoleniowych opatrzonych adnotacjami z ramkami ograniczającymi 3D. Pełny opis adnotacji można znaleźć w pliku Readme zestawu do tworzenia obiektów na stronie głównej Kitti.

• Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem north_east

• Strona główna : http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

• Kod źródłowy : tfds.datasets.kitti.Builder

• Wersje :

  • 3.1.0 : Brak informacji o wydaniu.
  • 3.2.0 : Zaktualizowano Devkit.
  • 3.3.0 (domyślnie): Dodano etykiety dla occluded obiektu.

• Rozmiar pobierania : 11.71 GiB

• Rozmiar zbioru danych : 5.27 GiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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),
    }),
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@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}
}