קיטי

קיטי מכיל מערך משימות ראייה שנבנה באמצעות פלטפורמת נהיגה אוטונומית. המדד המלא מכיל משימות רבות כגון סטריאו, זרימה אופטית, מרחק חזותי וכו '. מערך נתונים זה מכיל את מערך זיהוי האובייקטים, כולל התמונות החד -עיניות ותיבות הגבול. מערך הנתונים מכיל 7481 תמונות הדרכה המבוארות בתיבות גבולות תלת -ממדיות. ניתן למצוא תיאור מלא של ההערות במערכת ההקראה של ערכת הפיתוח של ערכת האובייקטים בדף הבית של קיטי.

לְפַצֵל דוגמאות
'test' 711
'train' 6,347
'validation' 423
  • מאפיינים:
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),
    }),
})

רְאִיָה

  • ציטוט:
@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}
}