Визуализация : Исследуйте в Know Your Data
Описание :
Набор данных LostAndFound решает проблему обнаружения неожиданных небольших препятствий на дороге, часто вызванных потерянным грузом. Набор данных состоит из 112 стереовидеопоследовательностей с 2104 аннотированными кадрами (выбирается примерно каждый десятый кадр из записанных данных).
Набор данных разработан аналогично набору данных «Городские пейзажи». Набор данных предоставляет: - пары стереоизображений в 8- или 16-битном цветовом разрешении - предварительно вычисленные карты диспаратности - грубые семантические метки для объектов и улиц
Описания этикеток приведены здесь: http://www.6d-vision.com/laf_table.pdf
Дополнительная документация : изучить документы с кодом
Домашняя страница : http://www.6d-vision.com/lostandfounddataset
Исходный код :
tfds.datasets.lost_and_found.Builder
Версии :
-
1.0.0
(по умолчанию): нет примечаний к выпуску.
-
Автоматическое кэширование ( документация ): Нет
Сплиты :
Расколоть | Примеры |
---|---|
'test' | 1203 |
'train' | 1036 |
Ключи под наблюдением (см . документ
as_supervised
):None
Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.
Цитата :
@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 (конфигурация по умолчанию)
Описание конфигурации : набор данных семантической сегментации Lost and Found.
Размер загрузки :
5.44 GiB
Размер набора данных :
5.42 GiB
Структура функции :
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),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
image_id | Текст | нить | ||
image_left | Изображение | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
метка_сегментации | Изображение | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
Lost_and_Found/stereo_disparity
Описание конфигурации : потерянные и найденные стереоизображения и карты несоответствий.
Размер загрузки :
12.16 GiB
Размер набора данных :
12.22 GiB
Структура функции :
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),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
несоответствие_карта | Изображение | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
image_id | Текст | нить | ||
image_left | Изображение | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
image_right | Изображение | (1024, 2048, 3) | uint8 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
потерянный_и_найденный/полный
Описание конфигурации : полный набор данных о потерянных и найденных.
Размер загрузки :
12.19 GiB
Размер набора данных :
12.25 GiB
Структура функции :
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),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
несоответствие_карта | Изображение | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
image_id | Текст | нить | ||
image_left | Изображение | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
image_right | Изображение | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
instance_id | Изображение | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
метка_сегментации | Изображение | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
потерянные_и_найденные/полные_16 бит
Описание конфигурации : полный набор данных о потерянных и найденных.
Размер загрузки :
34.90 GiB
Размер набора данных :
35.05 GiB
Структура функции :
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),
})
- Документация по функциям :
Особенность | Учебный класс | Форма | Dтип | Описание |
---|---|---|---|---|
ОсобенностиDict | ||||
несоответствие_карта | Изображение | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
image_id | Текст | нить | ||
image_left | Изображение | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
image_right | Изображение | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
instance_id | Изображение | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
метка_сегментации | Изображение | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):