kucing

Kitti berisi serangkaian tugas penglihatan yang dibangun menggunakan platform mengemudi otonom. Tolok ukur lengkap berisi banyak tugas seperti stereo, aliran optik, odometri visual, dll. Kumpulan data ini berisi kumpulan data deteksi objek, termasuk gambar bermata dan kotak pembatas. Dataset berisi 7481 gambar pelatihan yang dianotasi dengan kotak pembatas 3D. Deskripsi lengkap tentang anotasi dapat ditemukan di readme kit pengembangan objek readme di beranda Kitti.

Membelah Contoh
'test' 711
'train' 6.347
'validation' 423
  • Struktur fitur :
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),
    }),
})
  • Dokumentasi fitur :
Fitur Kelas Membentuk Dtype Keterangan
fiturDict
gambar Gambar (Tidak ada, Tidak ada, 3) uint8
gambar/nama_berkas Teks rangkaian
objek Urutan
objek/alfa Tensor float32 Sudut pengamatan objek, mulai [-pi..pi]
benda/bbox Fitur BBox (4,) float32 Kotak pembatas objek 2D pada gambar
benda/dimensi Tensor (3,) float32 Dimensi objek 3D: tinggi, lebar, panjang (dalam meter)
benda/lokasi Tensor (3,) float32 Lokasi objek 3D x,y,z dalam koordinat kamera (dalam meter)
benda/tertutup LabelKelas int64 Bilangan bulat (0,1,2,3) menunjukkan keadaan oklusi: 0 = terlihat sepenuhnya, 1 = tertutup sebagian2 = tertutup sebagian besar, 3 = tidak diketahui
objek/rotasi_y Tensor float32 Rotasi di sekitar sumbu Y dalam koordinat kamera [-pi..pi]
objek/terpotong Tensor float32 Mengambang dari 0 (non-terpotong) ke 1 (terpotong), di mana terpotong mengacu pada objek yang meninggalkan batas gambar
benda/jenis LabelKelas int64 Jenis objek, misalnya 'Mobil' atau 'Van'

Visualisasi

  • Kutipan :
@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}
}