kedicik

  • Tanım :

Kitti, otonom bir sürüş platformu kullanılarak oluşturulmuş bir dizi görsel görev içerir. Tam kıyaslama, stereo, optik akış, görsel odometri vb. gibi birçok görevi içerir. Bu veri seti, monoküler görüntüler ve sınırlayıcı kutular dahil olmak üzere nesne algılama veri setini içerir. Veri kümesi, 3B sınırlayıcı kutularla açıklamalı 7481 eğitim görüntüsü içerir. Ek açıklamaların tam açıklamasını Kitti ana sayfasındaki nesne geliştirme kiti benioku benioku dosyasında bulabilirsiniz.

Bölmek Örnekler
'test' 711
'train' 6.347
'validation' 423
  • Özellik yapısı :
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),
    }),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
görüntü Resim (Yok, Yok, 3) uint8
resim/dosya_adı Metin sicim
nesneler Sekans
nesneler/alfa Tensör kayan nokta32 Nesnenin gözlem açısı, [-pi..pi] aralığında
nesneler/bbox BBoxÖzelliği (4,) kayan nokta32 Görüntüdeki nesnenin 2B sınırlayıcı kutusu
nesneler/boyutlar Tensör (3,) kayan nokta32 3B nesne boyutları: yükseklik, genişlik, uzunluk (metre cinsinden)
nesneler/konum Tensör (3,) kayan nokta32 Kamera koordinatlarında (metre cinsinden) 3 boyutlu nesne konumu x,y,z
nesneler/kapalı SınıfEtiketi int64 Tıkanma durumunu gösteren tam sayı (0,1,2,3): 0 = tamamen görünür, 1 = kısmen tıkalı2 = büyük ölçüde tıkalı, 3 = bilinmiyor
nesneler/rotasyon_y Tensör kayan nokta32 Kamera koordinatlarında Y ekseni etrafında dönme [-pi..pi]
nesneler/kesilmiş Tensör kayan nokta32 0'dan (kesilmemiş) 1'e (kesilmiş) kayan; burada kesilmiş, görüntü sınırlarını terk eden nesneyi ifade eder
nesneler/tür SınıfEtiketi int64 Nesnenin türü, örneğin 'Araba' veya 'Van'

Görselleştirme

  • Alıntı :
@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}
}