- 説明:
NYU-Depth V2 データ セットは、Microsoft Kinect の RGB カメラと Depth カメラの両方で記録されたさまざまな屋内シーンのビデオ シーケンスで構成されています。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ホームページ: https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html
バージョン:
-
0.0.1
(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
31.92 GiB
データセットサイズ:
74.03 GiB
自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'train' | 47,584 |
'validation' | 654 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'depth': Tensor(shape=(480, 640), dtype=float16),
'image': Image(shape=(480, 640, 3), dtype=uint8),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
深さ | テンソル | (480、640) | float16 | |
画像 | 画像 | (480、640、3) | uint8 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'depth')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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}
}