- תיאור :
מערך הנתונים LostAndFound מטפל בבעיה של זיהוי מכשולים קטנים בלתי צפויים על הכביש הנגרמים לעתים קרובות על ידי מטען שאבד. מערך הנתונים כולל 112 רצפי וידאו סטריאו עם 2104 פריימים מוערים (בקירוב כל פריים עשירי מהנתונים המוקלטים).
מערך הנתונים מתוכנן באופן אנלוגי למערך הנתונים 'Cityscapes'. ה-Datat מספק: - זוגות תמונת סטריאו ברזולוציית צבע של 8 או 16 סיביות - מפות פער מחושבות מראש - תוויות סמנטיות גסות עבור אובייקטים ורחוב
תיאורים של התוויות ניתנים כאן: http://www.6d-vision.com/laf_table.pdf
תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד
קוד מקור :
tfds.datasets.lost_and_found.Builder
גרסאות :
-
1.0.0
(ברירת מחדל): אין הערות שחרור.
-
שמירה אוטומטית במטמון ( תיעוד ): לא
פיצולים :
לְפַצֵל | דוגמאות |
---|---|
'test' | 1,203 |
'train' | 1,036 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_supervised
doc ):None
איור ( tfds.show_examples ): לא נתמך.
ציטוט :
@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 (תצורת ברירת מחדל)
תיאור תצורה : מערך נתונים של פילוח סמנטי שאבדו ומצאו.
גודל הורדה :
5.44 GiB
גודל מערך נתונים :
5.42 GiB
מבנה תכונה :
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),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
image_id | טֶקסט | חוּט | ||
תמונה_שמאלה | תמונה | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
segmentation_label | תמונה | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
אבדה_ו_נמצא/פערים_סטריאו
תיאור תצורה : תמונות סטריאו שאבדו ומצאו ומפות פערים.
גודל הורדה :
12.16 GiB
גודל מערך נתונים :
12.22 GiB
מבנה תכונה :
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),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
disparity_map | תמונה | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
image_id | טֶקסט | חוּט | ||
תמונה_שמאלה | תמונה | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
תמונה_ימין | תמונה | (1024, 2048, 3) | uint8 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
אבוד_ונמצא/מלא
תיאור תצורה : מערך נתונים מלא של אבודות ומצאו.
גודל הורדה :
12.19 GiB
גודל מערך נתונים :
12.25 GiB
מבנה תכונה :
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),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
disparity_map | תמונה | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
image_id | טֶקסט | חוּט | ||
תמונה_שמאלה | תמונה | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
תמונה_ימין | תמונה | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
instance_id | תמונה | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
segmentation_label | תמונה | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
אבוד_ו_נמצא/מלא_16 סיביות
תיאור תצורה : מערך נתונים מלא של אבודות ומצאו.
גודל הורדה :
34.90 GiB
גודל מערך נתונים :
35.05 GiB
מבנה תכונה :
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),
})
- תיעוד תכונה :
תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
---|---|---|---|---|
FeaturesDict | ||||
disparity_map | תמונה | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
image_id | טֶקסט | חוּט | ||
תמונה_שמאלה | תמונה | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
תמונה_ימין | תמונה | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
instance_id | תמונה | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
segmentation_label | תמונה | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):