فقدت ووجدت

• وصف :

تعالج مجموعة بيانات LostAndFound مشكلة اكتشاف العوائق الصغيرة غير المتوقعة على الطريق والتي غالبًا ما تكون ناجمة عن فقدان البضائع. تشتمل مجموعة البيانات على 112 تسلسل فيديو استريو مع 2104 إطارًا مشروحًا (اختيار كل إطار عاشر تقريبًا من البيانات المسجلة).

تم تصميم مجموعة البيانات بشكل مشابه لمجموعة بيانات "Cityscapes". توفر مجموعة البيانات ما يلي: - أزواج صور مجسمة بدقة ألوان 8 أو 16 بت - خرائط التباين المحوسبة مسبقًا - تسميات دلالية خشنة للأشياء والشوارع

يتم تقديم أوصاف التسميات هنا: http://www.6d-vision.com/laf_table.pdf

• وثائق إضافية : استكشف الأوراق ذات الكود north_east

• الصفحة الرئيسية : http://www.6d-vision.com/lostandfounddataset

• كود المصدر : tfds.datasets.lost_and_found.Builder

• الإصدارات :

  • 1.0.0 (افتراضي): لا توجد ملاحظات الإصدار.

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): لا

• الإنشقاقات :

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): None

• الشكل ( tfds.show_examples ): غير مدعوم.

• الاقتباس :

@inproceedings{pinggera2016lost,
  title={Lost and found: detecting small road hazards for self-driving vehicles},
  author={Pinggera, Peter and Ramos, Sebastian and Gehrig, Stefan and Franke, Uwe and Rother, Carsten and Mester, Rudolf},
  booktitle={2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
  year={2016}
}

Lost_and_found/semantic_segmentation (التكوين الافتراضي)

• وصف التكوين : مجموعة بيانات التجزئة الدلالية المفقودة والموجودة.

• حجم التحميل : 5.44 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 5.42 GiB

• هيكل الميزة :

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),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

Lost_and_found/stereo_disparity

• وصف التكوين : الصور المجسمة المفقودة والموجودة وخرائط التباين.

• حجم التحميل : 12.16 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 12.22 GiB

• هيكل الميزة :

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),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

Lost_and_found/full

• وصف التكوين : مجموعة البيانات المفقودة والموجودة بالكامل.

• حجم التحميل : 12.19 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 12.25 GiB

• هيكل الميزة :

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),
    'instance_id': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
    'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

Lost_and_found/full_16bit

• وصف التكوين : مجموعة البيانات المفقودة والموجودة بالكامل.

• حجم التحميل : 34.90 GiB

• حجم مجموعة البيانات : 35.05 GiB

• هيكل الميزة :

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),
    'instance_id': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
    'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
})

• وثائق الميزة :

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):