şehir manzaraları

• Açıklama :

Şehir manzaraları, yılın farklı zamanlarında 50 farklı şehirdeki farklı kentsel sokak sahnelerinden ve semantik bölümleme, örnek düzeyinde bölümleme (TODO) ve stereo çift eşitsizlik çıkarımı dahil olmak üzere çeşitli görsel görevler için temel gerçeklerden oluşan bir veri kümesidir.

Segmentasyon görevleri için (varsayılan bölme, 'cityscapes/semantic_segmentation' yoluyla erişilebilir), Cityscapes, eğitim (2975), doğrulama (500) ve test (1525) setlerine önceden bölünmüş 1024 * 2048 çözünürlükte 5000 görüntü için yoğun piksel düzeyinde açıklamalar sağlar. Segmentasyon görevleri için etiket ek açıklamaları, sürüş sahnesi algısı sırasında yaygın olarak karşılaşılan 30'dan fazla sınıfı kapsar. Ayrıntılı etiket bilgileri burada bulunabilir: https://github.com/mcordts/cityscapesScripts/blob/master/cityscapesscripts/helpers/labels.py#L52-L99

Şehir manzaraları ayrıca, ön eğitim / veri ağırlıklı modeller için yararlı olabilecek bir "train_extra" ayrımında 19998 görüntü için kaba taneli segmentasyon ek açıklamaları ("cityscapes/semantic_segmentation_extra" yoluyla erişilebilir) sağlar.

Segmentasyonun yanı sıra şehir manzaraları, hem normal hem de ekstra bölünmelerde (sırasıyla 'cityscapes/stereo_disparity' ve 'cityscapes/stereo_disparity_extra' yoluyla erişilebilir) eşitsizlik çıkarım görevleri için stereo görüntü çiftleri ve temel gerçekler sağlar.

Ingored örnekler:

• "Şehir manzaraları/stereo_disparity_extra" için:
  • troisdorf_000000 000073 {*} görseller (eşitlik haritası yok)

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Ana Sayfa : https://www.cityscapes-dataset.com

• Kaynak kodu : tfds.datasets.cityscapes.Builder

• sürümler :

  • 1.0.0 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : Unknown size

• Manuel indirme talimatları : Bu veri kümesi, kaynak verileri manuel olarak download_config.manual_dir içine download_config.manual_dir gerektirir (varsayılan olarak ~/tensorflow_datasets/downloads/manual/ ):
  Dosyaları https://www.cityscapes-dataset.com/login/ adresinden indirmelisiniz (Bu veri kümesi kayıt gerektirir). Temel yapılandırma (semantic_segmentation) için 'leftImg8bit_trainvaltest.zip' ve 'gtFine_trainvaltest.zip' dosyasını indirmelisiniz. Diğer yapılandırmalar ek dosyalar gerektirir - lütfen daha fazla ayrıntı için koda bakın.

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Hayır

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): None

• Şekil ( tfds.show_examples ): Desteklenmiyor.

• Alıntı :

@inproceedings{Cordts2016Cityscapes,
  title={The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding},
  author={Cordts, Marius and Omran, Mohamed and Ramos, Sebastian and Rehfeld, Timo and Enzweiler, Markus and Benenson, Rodrigo and Franke, Uwe and Roth, Stefan and Schiele, Bernt},
  booktitle={Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2016}
}

şehir manzaraları/semantic_segmentation (varsayılan yapılandırma)

• Yapılandırma açıklaması : Şehir semantik segmentasyon veri kümesi.

• Veri kümesi boyutu : 10.86 GiB

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

şehir manzaraları/semantic_segmentation_extra

• Yapılandırma açıklaması : Train_extra bölünmüş ve kaba etiketlere sahip semantik segmentasyon veri kümesi.

• Veri kümesi boyutu : 51.92 GiB

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

şehir manzaraları/stereo_disparity

• Yapılandırma açıklaması : Şehir manzaraları stereo görüntüsü ve eşitsizlik haritaları veri kümesi.

• Veri kümesi boyutu : 25.03 GiB

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

şehir manzaraları/stereo_disparity_extra

• Yapılandırma açıklaması : Train_extra bölünmüş şehir şehirleri stereo görüntüsü ve eşitsizlik haritaları veri kümesi.

• Veri kümesi boyutu : 119.18 GiB

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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),
})

• Özellik belgeleri :

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):