nyu_깊이_v2

  • 설명 :

NYU-Depth V2 데이터 세트는 Microsoft Kinect의 RGB 및 깊이 카메라로 기록된 다양한 실내 장면의 비디오 시퀀스로 구성됩니다.

나뉘다
'train' 47,584
'validation' 654
  • 기능 구조 :
FeaturesDict({
    'depth': Tensor(shape=(480, 640), dtype=float16),
    'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
})
  • 기능 문서 :
특징 수업 모양 D타입 설명
풍모Dict
깊이 텐서 (480, 640) float16
영상 영상 (480, 640, 3) uint8

심상

  • 인용 :
@inproceedings{Silberman:ECCV12,
  author    = {Nathan Silberman, Derek Hoiem, Pushmeet Kohli and Rob Fergus},
  title     = {Indoor Segmentation and Support Inference from RGBD Images},
  booktitle = {ECCV},
  year      = {2012}
}
@inproceedings{icra_2019_fastdepth,
  author    = {Wofk, Diana and Ma, Fangchang and Yang, Tien-Ju and Karaman, Sertac and Sze, Vivienne},
  title     = {FastDepth: Fast Monocular Depth Estimation on Embedded Systems},
  booktitle = {IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
  year      = {2019}
}