كيتي

• وصف :

يحتوي Kitti على مجموعة من مهام الرؤية التي تم إنشاؤها باستخدام منصة القيادة الذاتية. يحتوي المعيار الكامل على العديد من المهام مثل الاستريو والتدفق البصري وقياس المسافة المرئية وما إلى ذلك. تحتوي مجموعة البيانات هذه على مجموعة بيانات الكشف عن الكائنات، بما في ذلك الصور الأحادية والمربعات المحيطة. تحتوي مجموعة البيانات على 7481 صورة تدريبية موضحة بمربعات محيطة ثلاثية الأبعاد. يمكن العثور على وصف كامل للتعليقات التوضيحية في الملف التمهيدي الخاص بمجموعة أدوات تطوير الكائنات على صفحة Kitti الرئيسية.

• وثائق إضافية : استكشاف الأوراق باستخدام الكود north_east

• الصفحة الرئيسية : http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

• كود المصدر : tfds.datasets.kitti.Builder

• الإصدارات :

  • 3.1.0 : لا توجد ملاحظات الإصدار.
  • 3.2.0 : تم تحديث Devkit.
  • 3.3.0 (افتراضي): تمت إضافة تسميات للميزة occluded .

• حجم التحميل : 11.71 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 5.27 GiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• هيكل الميزة :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'objects': Sequence({
        'alpha': float32,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32, description=2D bounding box of object in the image),
        'dimensions': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=3D object dimensions: height, width, length (in meters)),
        'location': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=3D object location x,y,z in camera coordinates (in meters)),
        'occluded': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
        'rotation_y': float32,
        'truncated': float32,
        'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
    }),
})

• وثائق الميزة :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (انظر as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@inproceedings{Geiger2012CVPR,
  author = {Andreas Geiger and Philip Lenz and Raquel Urtasun},
  title = {Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite},
  booktitle = {Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year = {2012}
}