Kitti

• Visualización: Explora en desconoce sus datos north_east

• Descripción:

Kitti contiene un conjunto de tareas de visión creadas utilizando una plataforma de conducción autónoma. El punto de referencia completo contiene muchas tareas como estéreo, flujo óptico, odometría visual, etc. Este conjunto de datos contiene el conjunto de datos de detección de objetos, incluidas las imágenes monoculares y los cuadros delimitadores. El conjunto de datos contiene 7481 imágenes de entrenamiento anotadas con cuadros delimitadores en 3D. Puede encontrar una descripción completa de las anotaciones en el archivo Léame del kit de desarrollo de objetos en la página de inicio de Kitti.

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

• El código fuente: tfds.object_detection.Kitti

• versiones:

  • 3.1.0 : No hay notas de la versión.
  • 3.2.0 (por defecto): Devkit actualizada.

• Tamaño del paquete: 11.71 GiB

• Tamaño de conjunto de datos: 5.27 GiB

• Auto-caché ( documentación ): No

• Fraccionamientos:

• características:

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),
    }),
})

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita:

@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}
}