kedicik

• Tanım :

Kitti, otonom bir sürüş platformu kullanılarak oluşturulmuş bir dizi görsel görev içerir. Tam kıyaslama, stereo, optik akış, görsel odometri vb. gibi birçok görevi içerir. Bu veri seti, monoküler görüntüler ve sınırlayıcı kutular dahil olmak üzere nesne algılama veri setini içerir. Veri kümesi, 3B sınırlayıcı kutularla açıklamalı 7481 eğitim görüntüsü içerir. Ek açıklamaların tam açıklamasını Kitti ana sayfasındaki nesne geliştirme kiti benioku benioku dosyasında bulabilirsiniz.

• Ek Belgeler : Kodlu Makaleleri Keşfedin

• Ana sayfa : http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

• Kaynak kodu : tfds.datasets.kitti.Builder

• Sürümler :

  • 3.1.0 : Sürüm notu yok.
  • 3.2.0 : Devkit güncellendi.
  • 3.3.0 (varsayılan): occluded özellik için etiketler eklendi.

• İndirme boyutu : 11.71 GiB

• Veri kümesi boyutu : 5.27 GiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Hayır

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'test'	711
'train'	6.347
'validation'	423

• Özellik yapısı :

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, description=2D bounding box of object in the image),
        'dimensions': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=3D object dimensions: height, width, length (in meters)),
        'location': Tensor(shape=(3,), dtype=float32, description=3D object location x,y,z in camera coordinates (in meters)),
        'occluded': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=4),
        'rotation_y': float32,
        'truncated': float32,
        'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=8),
    }),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
görüntü	Resim	(Yok, Yok, 3)	uint8
resim/dosya_adı	Metin		sicim
nesneler	Sekans
nesneler/alfa	Tensör		kayan nokta32	Nesnenin gözlem açısı, [-pi..pi] aralığında
nesneler/bbox	BBoxÖzelliği	(4,)	kayan nokta32	Görüntüdeki nesnenin 2B sınırlayıcı kutusu
nesneler/boyutlar	Tensör	(3,)	kayan nokta32	3B nesne boyutları: yükseklik, genişlik, uzunluk (metre cinsinden)
nesneler/konum	Tensör	(3,)	kayan nokta32	Kamera koordinatlarında (metre cinsinden) 3 boyutlu nesne konumu x,y,z
nesneler/kapalı	SınıfEtiketi		int64	Tıkanma durumunu gösteren tam sayı (0,1,2,3): 0 = tamamen görünür, 1 = kısmen tıkalı2 = büyük ölçüde tıkalı, 3 = bilinmiyor
nesneler/rotasyon_y	Tensör		kayan nokta32	Kamera koordinatlarında Y ekseni etrafında dönme [-pi..pi]
nesneler/kesilmiş	Tensör		kayan nokta32	0'dan (kesilmemiş) 1'e (kesilmiş) kayan; burada kesilmiş, görüntü sınırlarını terk eden nesneyi ifade eder
nesneler/tür	SınıfEtiketi		int64	Nesnenin türü, örneğin 'Araba' veya 'Van'

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): None

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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}
}