لدي سؤال؟ تواصل مع المجتمع في منتدى زيارة منتدى TensorFlow

كيتي

يحتوي Kitti على مجموعة من مهام الرؤية التي تم إنشاؤها باستخدام منصة قيادة ذاتية. يحتوي المعيار الكامل على العديد من المهام مثل الاستريو والتدفق البصري وقياس المسافات البصري وما إلى ذلك. تحتوي مجموعة البيانات هذه على مجموعة بيانات اكتشاف الكائن ، بما في ذلك الصور الأحادية والمربعات المحيطة. تحتوي مجموعة البيانات على 7481 صورة تدريب مشروحة بمربعات إحاطة ثلاثية الأبعاد. يمكن العثور على وصف كامل للتعليقات التوضيحية في الملف التمهيدي لملف تطوير الكائن التمهيدي على صفحة Kitti الرئيسية.

  • الصفحة الرئيسية : http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

  • كود المصدر : tfds.object_detection.Kitti

  • إصدارات :

    • 3.1.0 : لا توجد ملاحظات الإصدار.
    • 3.2.0 (افتراضي): تم تحديث Devkit.
  • حجم التحميل : 11.71 GiB

  • حجم مجموعة البيانات : 5.27 GiB

  • التخزين المؤقت التلقائي ( التوثيق ): لا

  • الانقسامات :

انشق، مزق أمثلة
'test' 711
'train' 6347
'validation' 423
  • الميزات :
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),
    }),
})

التصور

  • الاقتباس :
@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}
}