kitty

• Descripción :

Kitti contiene un conjunto de tareas de visión creadas utilizando una plataforma de conducción autónoma. El punto de referencia completo contiene muchas tareas, como estéreo, flujo óptico, odometría visual, etc. Este conjunto de datos contiene el conjunto de datos de detección de objetos, incluidas las imágenes monoculares y los cuadros delimitadores. El conjunto de datos contiene 7481 imágenes de entrenamiento anotadas con cuadros delimitadores 3D. Puede encontrar una descripción completa de las anotaciones en el archivo Léame del kit de desarrollo de objetos en la página de inicio de Kitti.

• Documentación adicional : Explorar en artículos con código

• Página de inicio : http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

• Código fuente : tfds.datasets.kitti.Builder

• Versiones :

  • 3.1.0 : Sin notas de versión.
  • 3.2.0 : kit de desarrollo actualizado.
  • 3.3.0 (predeterminado): etiquetas agregadas para la característica occluded .

• Tamaño de descarga : 11.71 GiB

• Tamaño del conjunto de datos : 5.27 GiB

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'test'	711
'train'	6.347
'validation'	423

• Estructura de características :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(None, None, 3), dtype=uint8),
    'image/file_name': Text(shape=(), dtype=string),
    'objects': Sequence({
        'alpha': float32,
        'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
        'dimensions': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'location': Tensor(shape=(3,), dtype=float32),
        'occluded': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
        'rotation_y': float32,
        'truncated': float32,
        'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
    }),
})

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
imagen	Imagen	(Ninguno, Ninguno, 3)	uint8
imagen/nombre_archivo	Texto		cadena
objetos	Secuencia
objetos/alfa	Tensor		flotador32	Ángulo de observación del objeto, rango [-pi..pi]
objetos/caja	Característica BBox	(4,)	flotador32	Cuadro delimitador 2D del objeto en la imagen
objetos/dimensiones	Tensor	(3,)	flotador32	Dimensiones del objeto 3D: alto, ancho, largo (en metros)
objetos/ubicación	Tensor	(3,)	flotador32	Ubicación del objeto 3D x,y,z en coordenadas de la cámara (en metros)
objetos/ocluidos	Etiqueta de clase		int64	Entero (0,1,2,3) que indica el estado de oclusión: 0 = completamente visible, 1 = parcialmente ocluido2 = en gran medida ocluido, 3 = desconocido
objetos/rotación_y	Tensor		flotador32	Rotación alrededor del eje Y en las coordenadas de la cámara [-pi..pi]
objetos/truncados	Tensor		flotador32	Flotar de 0 (no truncado) a 1 (truncado), donde truncado se refiere al objeto que sale de los límites de la imagen.
objetos/tipo	Etiqueta de clase		int64	El tipo de objeto, por ejemplo, 'Coche' o 'Furgoneta'

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citación :

@inproceedings{Geiger2012CVPR,
  author = {Andreas Geiger and Philip Lenz and Raquel Urtasun},
  title = {Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite},
  booktitle = {Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
  year = {2012}
}