ช่วยปกป้อง Great Barrier Reef กับ TensorFlow บน Kaggle เข้าร่วมท้าทาย

กิตติ

กิตติมีชุดงานด้านการมองเห็นที่สร้างขึ้นโดยใช้แพลตฟอร์มการขับขี่อัตโนมัติ เกณฑ์มาตรฐานฉบับสมบูรณ์ประกอบด้วยงานหลายอย่าง เช่น สเตอริโอ โฟลว์ออปติคัล การวัดระยะทางด้วยสายตา ฯลฯ ชุดข้อมูลนี้มีชุดข้อมูลการตรวจจับวัตถุ ซึ่งรวมถึงภาพที่มีตาข้างเดียวและกล่องล้อมรอบ ชุดข้อมูลประกอบด้วยรูปภาพการฝึก 7481 ที่มีคำอธิบายประกอบพร้อมกรอบล้อมรอบ 3 มิติ คำอธิบายโดยละเอียดของคำอธิบายประกอบสามารถพบได้ใน readme ของชุดพัฒนาอ็อบเจ็กต์ readme บนโฮมเพจ Kitti

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

  • รหัสที่มา: tfds.object_detection.Kitti

  • รุ่น:

    • 3.1.0 : ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
    • 3.2.0 (เริ่มต้น): devkit การปรับปรุง
  • ขนาดการดาวน์โหลด: 11.71 GiB

  • ขนาดชุด: 5.27 GiB

  • ออโต้แคช ( เอกสาร ): ไม่มี

  • แยก:

แยก ตัวอย่าง
'test' 711
'train' 6,347
'validation' 423
  • คุณสมบัติ:
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),
    }),
})

การสร้างภาพ

  • อ้างอิง:
@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}
}