şehir manzaraları

  • Açıklama :

Şehir manzaraları, yılın farklı zamanlarında 50 farklı şehirdeki farklı kentsel sokak sahnelerinden ve semantik bölümleme, örnek düzeyinde bölümleme (TODO) ve stereo çift eşitsizlik çıkarımı dahil olmak üzere çeşitli görsel görevler için temel gerçeklerden oluşan bir veri kümesidir.

Segmentasyon görevleri için (varsayılan bölme, 'cityscapes/semantic_segmentation' yoluyla erişilebilir), Cityscapes, eğitim (2975), doğrulama (500) ve test (1525) setlerine önceden bölünmüş 1024 * 2048 çözünürlükte 5000 görüntü için yoğun piksel düzeyinde açıklamalar sağlar. Segmentasyon görevleri için etiket ek açıklamaları, sürüş sahnesi algısı sırasında yaygın olarak karşılaşılan 30'dan fazla sınıfı kapsar. Ayrıntılı etiket bilgileri burada bulunabilir: https://github.com/mcordts/cityscapesScripts/blob/master/cityscapesscripts/helpers/labels.py#L52-L99

Şehir manzaraları ayrıca, ön eğitim / veri ağırlıklı modeller için yararlı olabilecek bir "train_extra" ayrımında 19998 görüntü için kaba taneli segmentasyon ek açıklamaları ("cityscapes/semantic_segmentation_extra" yoluyla erişilebilir) sağlar.

Segmentasyonun yanı sıra şehir manzaraları, hem normal hem de ekstra bölünmelerde (sırasıyla 'cityscapes/stereo_disparity' ve 'cityscapes/stereo_disparity_extra' yoluyla erişilebilir) eşitsizlik çıkarım görevleri için stereo görüntü çiftleri ve temel gerçekler sağlar.

Ingored örnekler:

  • "Şehir manzaraları/stereo_disparity_extra" için:
    • troisdorf_000000 000073 {*} görseller (eşitlik haritası yok)
@inproceedings{Cordts2016Cityscapes,
  title={The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding},
  author={Cordts, Marius and Omran, Mohamed and Ramos, Sebastian and Rehfeld, Timo and Enzweiler, Markus and Benenson, Rodrigo and Franke, Uwe and Roth, Stefan and Schiele, Bernt},
  booktitle={Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year={2016}
}

şehir manzaraları/semantic_segmentation (varsayılan yapılandırma)

  • Yapılandırma açıklaması : Şehir semantik segmentasyon veri kümesi.

  • Veri kümesi boyutu : 10.86 GiB

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'test' 1.525
'train' 2.975
'validation' 500
  • Özellik yapısı :
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),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
resim_kimliği Metin sicim
resim_left resim (1024, 2048, 3) uint8
segmentasyon_etiketi resim (1024, 2048, 1) uint8

şehir manzaraları/semantic_segmentation_extra

  • Yapılandırma açıklaması : Train_extra bölünmüş ve kaba etiketlere sahip semantik segmentasyon veri kümesi.

  • Veri kümesi boyutu : 51.92 GiB

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 2.975
'train_extra' 19.998
'validation' 500
  • Özellik yapısı :
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),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
resim_kimliği Metin sicim
resim_left resim (1024, 2048, 3) uint8
segmentasyon_etiketi resim (1024, 2048, 1) uint8

şehir manzaraları/stereo_disparity

  • Yapılandırma açıklaması : Şehir manzaraları stereo görüntüsü ve eşitsizlik haritaları veri kümesi.

  • Veri kümesi boyutu : 25.03 GiB

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'test' 1.525
'train' 2.975
'validation' 500
  • Özellik yapısı :
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),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
eşitsizlik_haritası resim (1024, 2048, 1) uint8
resim_kimliği Metin sicim
resim_left resim (1024, 2048, 3) uint8
resim_sağ resim (1024, 2048, 3) uint8

şehir manzaraları/stereo_disparity_extra

  • Yapılandırma açıklaması : Train_extra bölünmüş şehir şehirleri stereo görüntüsü ve eşitsizlik haritaları veri kümesi.

  • Veri kümesi boyutu : 119.18 GiB

  • bölmeler :

Bölmek örnekler
'train' 2.975
'train_extra' 19.997
'validation' 500
  • Özellik yapısı :
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),
})
  • Özellik belgeleri :
Özellik Sınıf Şekil Dtipi Tanım
ÖzelliklerDict
eşitsizlik_haritası resim (1024, 2048, 1) uint8
resim_kimliği Metin sicim
resim_left resim (1024, 2048, 3) uint8
resim_sağ resim (1024, 2048, 3) uint8