lost_and_found

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
'test' 1,203
'train' 1,036
@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

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

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

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