किट्टी

• विवरण :

किट्टी में एक स्वायत्त ड्राइविंग प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके निर्मित विज़न कार्यों का एक सूट शामिल है। पूर्ण बेंचमार्क में स्टीरियो, ऑप्टिकल फ्लो, विज़ुअल ओडोमेट्री इत्यादि जैसे कई कार्य शामिल हैं। इस डेटासेट में ऑब्जेक्ट डिटेक्शन डेटासेट शामिल है, जिसमें मोनोकुलर इमेज और बाउंडिंग बॉक्स शामिल हैं। डेटासेट में 3डी बाउंडिंग बॉक्स के साथ एनोटेट की गई 7481 प्रशिक्षण छवियां हैं। एनोटेशन का पूरा विवरण किट्टी होमपेज पर ऑब्जेक्ट डेवलपमेंट किट रीडमी के रीडमी में पाया जा सकता है।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : north_east कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें

• मुखपृष्ठ : http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

• स्रोत कोड : tfds.datasets.kitti.Builder

• संस्करण :

  • 3.1.0 : कोई रिलीज़ नोट नहीं।
  • 3.2.0 : देवकिट अपडेट किया गया।
  • 3.3.0 (डिफ़ॉल्ट): occluded सुविधा के लिए लेबल जोड़े गए।

• डाउनलोड आकार : 11.71 GiB

• डेटासेट का आकार : 5.27 GiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): नहीं

• विभाजन :

• फ़ीचर संरचना :

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),
    }),
})

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

• पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): None

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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}
}