Achados e perdidos

• Descrição :

O conjunto de dados LostAndFound aborda o problema de detecção de pequenos obstáculos inesperados na estrada, muitas vezes causados ​​por carga perdida. O conjunto de dados compreende 112 sequências de vídeo estéreo com 2.104 quadros anotados (escolhendo aproximadamente cada décimo quadro dos dados gravados).

O conjunto de dados é projetado de forma análoga ao conjunto de dados 'Cityscapes'. O datset fornece: - pares de imagens estéreo em resolução de cores de 8 ou 16 bits - mapas de disparidades pré-computados - rótulos semânticos grosseiros para objetos e ruas

As descrições dos rótulos são fornecidas aqui: http://www.6d-vision.com/laf_table.pdf

• Documentação adicional : Explore artigos com código north_east

• Página inicial : http://www.6d-vision.com/lostandfounddataset

• Código fonte : tfds.datasets.lost_and_found.Builder

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): Sem notas de versão.

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.

• Citação :

@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 (configuração padrão)

• Descrição da configuração : conjunto de dados de segmentação semântica perdidos e encontrados.

• Tamanho do download : 5.44 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 5.42 GiB

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação de recursos :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

perdido_e_encontrado/estéreo_disparidade

• Descrição da configuração : imagens estéreo de achados e perdidos e mapas de disparidade.

• Tamanho do download : 12.16 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 12.22 GiB

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação de recursos :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

perdido_e_achado/completo

• Descrição da configuração : conjunto completo de dados perdidos e encontrados.

• Tamanho do download : 12.19 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 12.25 GiB

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação de recursos :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

perdido_e_encontrado/full_16bit

• Descrição da configuração : conjunto completo de dados perdidos e encontrados.

• Tamanho do download : 34.90 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 35.05 GiB

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação de recursos :

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):