ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
LostAndFound データセットは、貨物の紛失が原因であることが多い道路上の予期しない小さな障害物を検出するという問題に対処します。データセットは、2104 の注釈付きフレーム (記録されたデータから約 10 フレームごとに選択) を含む 112 のステレオ ビデオ シーケンスで構成されます。
このデータセットは、「都市景観」データセットと同様に設計されています。データセットは以下を提供します: - 8 ビットまたは 16 ビットのカラー解像度のステレオ画像ペア - 事前に計算された視差マップ - オブジェクトとストリートの粗いセマンティック ラベル
ラベルの説明はここにあります: http://www.6d-vision.com/laf_table.pdf
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 1,203 |
'train' | 1,036 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):None
図( tfds.show_examples ): サポートされていません。
引用:
@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/semantic_segmentation (デフォルト設定)
構成の説明: Lost and Found セマンティック セグメンテーション データセット。
ダウンロードサイズ:
5.44 GiB
データセットサイズ:
5.42 GiB
機能構造:
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),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
image_id | 文章 | ストリング | ||
image_left | 画像 | (1024、2048、3) | uint8 | |
セグメンテーション ラベル | 画像 | (1024、2048、1) | uint8 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
lost_and_found/stereo_disparity
構成の説明: Lost and Found ステレオ イメージと視差マップ。
ダウンロードサイズ:
12.16 GiB
データセットサイズ:
12.22 GiB
機能構造:
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),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
disparity_map | 画像 | (1024、2048、1) | uint8 | |
image_id | 文章 | ストリング | ||
image_left | 画像 | (1024、2048、3) | uint8 | |
画像右 | 画像 | (1024、2048、3) | uint8 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
lost_and_found/フル
構成の説明: 完全な遺失物データセット。
ダウンロードサイズ:
12.19 GiB
データセットサイズ:
12.25 GiB
機能構造:
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),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
disparity_map | 画像 | (1024、2048、1) | uint8 | |
image_id | 文章 | ストリング | ||
image_left | 画像 | (1024、2048、3) | uint8 | |
画像右 | 画像 | (1024、2048、3) | uint8 | |
インスタンス ID | 画像 | (1024、2048、1) | uint8 | |
セグメンテーション ラベル | 画像 | (1024、2048、1) | uint8 |
- 例( tfds.as_dataframe ):
lost_and_found/full_16bit
構成の説明: 完全な遺失物データセット。
ダウンロードサイズ:
34.90 GiB
データセットサイズ:
35.05 GiB
機能構造:
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),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
disparity_map | 画像 | (1024、2048、1) | uint8 | |
image_id | 文章 | ストリング | ||
image_left | 画像 | (1024、2048、3) | uint8 | |
画像右 | 画像 | (1024、2048、3) | uint8 | |
インスタンス ID | 画像 | (1024、2048、1) | uint8 | |
セグメンテーション ラベル | 画像 | (1024、2048、1) | uint8 |
- 例( tfds.as_dataframe ):