- คำอธิบาย :
ชุดข้อมูล NYU-Depth V2 ประกอบด้วยลำดับวิดีโอจากฉากต่างๆ ในอาคารที่บันทึกโดยกล้อง RGB และความลึกจาก Microsoft Kinect
เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส
หน้าแรก : https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_ความลึก_v2.html
รหัสแหล่งที่มา :
tfds.datasets.nyu_depth_v2.Builder
รุ่น :
-
0.0.1
(ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น
-
ขนาดการดาวน์โหลด :
31.92 GiB
ขนาดชุดข้อมูล :
74.03 GiB
แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่
แยก :
แยก | ตัวอย่าง |
---|---|
'train' | 47,584 |
'validation' | 654 |
- โครงสร้างคุณลักษณะ :
FeaturesDict({
'depth': Tensor(shape=(480, 640), dtype=float16),
'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
})
- เอกสารคุณสมบัติ :
ลักษณะเฉพาะ | ระดับ | รูปร่าง | Dประเภท | คำอธิบาย |
---|---|---|---|---|
คุณสมบัติDict | ||||
ความลึก | เทนเซอร์ | (480, 640) | ลอย16 | |
ภาพ | ภาพ | (480, 640, 3) | uint8 |
คีย์ภายใต้การดูแล (ดู
as_supervised
doc ):('image', 'depth')
รูป ( tfds.show_examples ):
- ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):
- การอ้างอิง :
@inproceedings{Silberman:ECCV12,
author = {Nathan Silberman, Derek Hoiem, Pushmeet Kohli and Rob Fergus},
title = {Indoor Segmentation and Support Inference from RGBD Images},
booktitle = {ECCV},
year = {2012}
}
@inproceedings{icra_2019_fastdepth,
author = {Wofk, Diana and Ma, Fangchang and Yang, Tien-Ju and Karaman, Sertac and Sze, Vivienne},
title = {FastDepth: Fast Monocular Depth Estimation on Embedded Systems},
booktitle = {IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)},
year = {2019}
}