kedicik

• Görselleştirme: Bilmek Verilerinizi Keşfedin north_east

• Açıklama:

Kitti, otonom bir sürüş platformu kullanılarak oluşturulmuş bir dizi görüş görevi içerir. Tam kıyaslama, stereo, optik akış, görsel odometri vb. gibi birçok görevi içerir. Bu veri kümesi, monoküler görüntüler ve sınırlayıcı kutular dahil olmak üzere nesne algılama veri kümesini içerir. Veri kümesi, 3B sınırlayıcı kutularla açıklamalı 7481 eğitim görüntüsü içerir. Ek açıklamaların tam açıklaması, Kitti ana sayfasındaki nesne geliştirme kiti benioku'nun benioku dosyasında bulunabilir.

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

• Kaynak kodu: tfds.object_detection.Kitti

• sürümleri:

  • 3.1.0 : Hiçbir sürüm notları.
  • 3.2.0 (varsayılan): devkit güncellendi.

• İndirme boyutu: 11.71 GiB

• Veri kümesi boyutu: 5.27 GiB

• Otomatik önbelleğe ( dokümantasyon ): Hayır

• Splits:

• Özellikler:

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),
    }),
})

• Denetimli tuşları (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Citation:

@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}
}