Wizualizacja : Eksploruj w regionie Poznaj swoje dane
opis :
Zbiór danych LostAndFound rozwiązuje problem wykrywania nieoczekiwanych małych przeszkód na drodze, często powodowanych przez zagubiony ładunek. Zbiór danych zawiera 112 stereofonicznych sekwencji wideo z 2104 klatkami z adnotacjami (pobieranie mniej więcej co dziesiątej klatki z zarejestrowanych danych).
Zestaw danych jest zaprojektowany analogicznie do zestawu danych „Cityscapes”. Zestaw danych zawiera: - pary obrazów stereo w 8- lub 16-bitowej rozdzielczości kolorów - wstępnie obliczone mapy rozbieżności - zgrubne etykiety semantyczne dla obiektów i ulic
Opisy etykiet podano tutaj: http://www.6d-vision.com/laf_table.pdf
Dodatkowa dokumentacja : Przeglądaj dokumenty z kodem na
Strona główna : http://www.6d-vision.com/lostandfounddataset
Kod źródłowy :
tfds.datasets.lost_and_found.Builder
Wersje :
-
1.0.0
(domyślnie): Brak informacji o wersji.
-
Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie
Podziały :
Rozdzielać | Przykłady |
---|---|
'test' | 1203 |
'train' | 1036 |
Klucze nadzorowane (Zobacz dokument
as_supervised
):None
Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.
Cytat :
@inproceedings{pinggera2016lost,
title={Lost and found: detecting small road hazards for self-driving vehicles},
author={Pinggera, Peter and Ramos, Sebastian and Gehrig, Stefan and Franke, Uwe and Rother, Carsten and Mester, Rudolf},
booktitle={2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
year={2016}
}
lost_and_found/segmentacja_semantyczna (domyślna konfiguracja)
Opis konfiguracji : zagubiony i znaleziony zestaw danych segmentacji semantycznej.
Rozmiar pliku do pobrania :
5.44 GiB
Rozmiar zestawu danych :
5.42 GiB
Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'image_id': Text(shape=(), dtype=string),
'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
identyfikator_obrazu | Tekst | strunowy | ||
obraz_po lewej stronie | Obraz | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
etykieta_segmentacji | Obraz | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
utracone_i_znalezione/nierówność_stereo
Opis konfiguracji : Zgubione i znalezione obrazy stereo i mapy rozbieżności.
Rozmiar pliku do pobrania :
12.16 GiB
Rozmiar zestawu danych :
12.22 GiB
Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
'image_id': Text(shape=(), dtype=string),
'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
mapa_rozbieżności | Obraz | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
identyfikator_obrazu | Tekst | strunowy | ||
obraz_po lewej stronie | Obraz | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
image_right | Obraz | (1024, 2048, 3) | uint8 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
zagubiony_i_znaleziony/pełny
Opis konfiguracji : Pełny zestaw danych zagubionych i znalezionych.
Rozmiar pliku do pobrania :
12.19 GiB
Rozmiar zestawu danych :
12.25 GiB
Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
'image_id': Text(shape=(), dtype=string),
'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
'instance_id': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
mapa_rozbieżności | Obraz | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
identyfikator_obrazu | Tekst | strunowy | ||
obraz_po lewej stronie | Obraz | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
image_right | Obraz | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
identyfikator_instancji | Obraz | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
etykieta_segmentacji | Obraz | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):
zagubiony_i_znaleziony/full_16bit
Opis konfiguracji : Pełny zestaw danych zagubionych i znalezionych.
Rozmiar pliku do pobrania :
34.90 GiB
Rozmiar zestawu danych :
35.05 GiB
Struktura funkcji :
FeaturesDict({
'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
'image_id': Text(shape=(), dtype=string),
'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=uint8),
'instance_id': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
})
- Dokumentacja funkcji :
Funkcja | Klasa | Kształt | Typ D | Opis |
---|---|---|---|---|
FunkcjeDict | ||||
mapa_rozbieżności | Obraz | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
identyfikator_obrazu | Tekst | strunowy | ||
obraz_po lewej stronie | Obraz | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
image_right | Obraz | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
identyfikator_instancji | Obraz | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
etykieta_segmentacji | Obraz | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- Przykłady ( tfds.as_dataframe ):