Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

nyu_depth_v2

  • Описание :

Набор данных NYU-Depth V2 состоит из видеопоследовательностей из различных сцен в помещении, записанных как камерой RGB, так и камерой глубины из Microsoft Kinect.

Трещина Примеры
'train' 47 584
'validation' 654
  • Особенности :
FeaturesDict({
    'depth': Tensor(shape=(480, 640), dtype=tf.float16),
    'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=tf.uint8),
})
  • Контролируемые ключи (см. as_supervised doc ): ('image', 'depth')

  • Цитата :

@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}
}

Визуализация