אבדות ומציאות

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'. ערכת הנתונים מספקת: - צמדי תמונות 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

לְפַצֵל דוגמאות
'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 (תצורת ברירת מחדל)

  • תיאור תצורה : מערך נתונים של פילוח סמנטי שאבדו ומצאו.

  • גודל הורדה : 5.44 GiB

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'image_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
    'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
image_id טֶקסט tf.string
תמונה_שמאלה תמונה (1024, 2048, 3) tf.uint8
segmentation_label תמונה (1024, 2048, 1) tf.uint8

אבדה_ו_נמצא/פערים_סטריאו

  • תיאור תצורה : תמונות סטריאו שאבדו ומצאו ומפות פערים.

  • גודל הורדה : 12.16 GiB

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
    'image_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
    'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
disparity_map תמונה (1024, 2048, 1) tf.uint8
image_id טֶקסט tf.string
תמונה_שמאלה תמונה (1024, 2048, 3) tf.uint8
תמונה_ימין תמונה (1024, 2048, 3) tf.uint8

אבוד_ונמצא/מלא

  • תיאור תצורה : מערך נתונים מלא לאיבוד ומצא.

  • גודל הורדה : 12.19 GiB

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
    'image_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
    'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
    'instance_id': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
    'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
disparity_map תמונה (1024, 2048, 1) tf.uint8
image_id טֶקסט tf.string
תמונה_שמאלה תמונה (1024, 2048, 3) tf.uint8
תמונה_ימין תמונה (1024, 2048, 3) tf.uint8
instance_id תמונה (1024, 2048, 1) tf.uint8
segmentation_label תמונה (1024, 2048, 1) tf.uint8

אבוד_ו_נמצא/מלא_16 סיביות

  • תיאור תצורה : מערך נתונים מלא לאיבוד ומצא.

  • גודל הורדה : 34.90 GiB

  • מבנה תכונה :

FeaturesDict({
    'disparity_map': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
    'image_id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image_left': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
    'image_right': Image(shape=(1024, 2048, 3), dtype=tf.uint8),
    'instance_id': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
    'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=tf.uint8),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
disparity_map תמונה (1024, 2048, 1) tf.uint8
image_id טֶקסט tf.string
תמונה_שמאלה תמונה (1024, 2048, 3) tf.uint8
תמונה_ימין תמונה (1024, 2048, 3) tf.uint8
instance_id תמונה (1024, 2048, 1) tf.uint8
segmentation_label תמונה (1024, 2048, 1) tf.uint8