Achados e perdidos

• Visualização : Explorar em Conheça seus dados

• Descrição :

O conjunto de dados LostAndFound aborda o problema de detectar pequenos obstáculos inesperados na estrada, geralmente causados ​​por cargas perdidas. O conjunto de dados compreende 112 sequências de vídeo estéreo com 2104 quadros anotados (escolhendo aproximadamente cada décimo quadro dos dados gravados).

O conjunto de dados é projetado de forma análoga ao conjunto de dados 'Cityscapes'. O conjunto de dados fornece: - pares de imagens estéreo em resolução de cores de 8 ou 16 bits - mapas de disparidade pré-computados - rótulos semânticos grosseiros para objetos e ruas

As descrições dos rótulos são fornecidas aqui: http://www.6d-vision.com/laf_table.pdf

• Documentação Adicional : Explore em Papers With Code

• Homepage : http://www.6d-vision.com/lostandfounddataset

• Código -fonte: tfds.datasets.lost_and_found.Builder

• Versões :

  • 1.0.0 (padrão): sem notas de versão.

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	1.203
'train'	1.036

• Chaves supervisionadas (Consulte as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não compatível.

• Citação :

@inproceedings{pinggera2016lost,
  title={Lost and found: detecting small road hazards for self-driving vehicles},
  author={Pinggera, Peter and Ramos, Sebastian and Gehrig, Stefan and Franke, Uwe and Rother, Carsten and Mester, Rudolf},
  booktitle={2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)},
  year={2016}
}

lost_and_found/semantic_segmentation (configuração padrão)

• Descrição da configuração : conjunto de dados de segmentação semântica de achados e perdidos.

• Tamanho do download : 5.44 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 5.42 GiB

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
image_id	Texto		corda
image_left	Imagem	(1024, 2048, 3)	uint8
segmentation_label	Imagem	(1024, 2048, 1)	uint8

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

lost_and_found/stereo_disparity

• Descrição da configuração : imagens estéreo perdidas e encontradas e mapas de disparidade.

• Tamanho do download : 12.16 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 12.22 GiB

• Estrutura de recursos :

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),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
disparity_map	Imagem	(1024, 2048, 1)	uint8
image_id	Texto		corda
image_left	Imagem	(1024, 2048, 3)	uint8
image_right	Imagem	(1024, 2048, 3)	uint8

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

perdido_e_encontrado/completo

• Descrição da configuração : conjunto de dados completo de achados e perdidos.

• Tamanho do download : 12.19 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 12.25 GiB

• Estrutura de recursos :

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),
    'instance_id': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
    'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
disparity_map	Imagem	(1024, 2048, 1)	uint8
image_id	Texto		corda
image_left	Imagem	(1024, 2048, 3)	uint8
image_right	Imagem	(1024, 2048, 3)	uint8
instance_id	Imagem	(1024, 2048, 1)	uint8
segmentation_label	Imagem	(1024, 2048, 1)	uint8

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

lost_and_found/full_16bit

• Descrição da configuração : conjunto de dados completo de achados e perdidos.

• Tamanho do download : 34.90 GiB

• Tamanho do conjunto de dados : 35.05 GiB

• Estrutura de recursos :

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),
    'instance_id': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
    'segmentation_label': Image(shape=(1024, 2048, 1), dtype=uint8),
})

• Documentação do recurso:

Característica	Classe	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
disparity_map	Imagem	(1024, 2048, 1)	uint8
image_id	Texto		corda
image_left	Imagem	(1024, 2048, 3)	uint8
image_right	Imagem	(1024, 2048, 3)	uint8
instance_id	Imagem	(1024, 2048, 1)	uint8
segmentation_label	Imagem	(1024, 2048, 1)	uint8

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):