紛失したものと見つかったもの

  • 説明：

LostAndFound データセットは、貨物の紛失によってよく引き起こされる道路上の予期せぬ小さな障害物を検出するという問題に対処します。データセットは、2104 個の注釈付きフレームを含む 112 個のステレオ ビデオ シーケンスで構成されています (記録されたデータからおよそ 10 フレームごとに抽出)。

このデータセットは、「Cityscapes」データセットと同様に設計されています。データセットは以下を提供します: - 8 ビットまたは 16 ビットの色解像度のステレオ画像ペア - 事前計算された視差マップ - オブジェクトと道路の粗いセマンティック ラベル

ラベルの説明はここにあります: http://www.6d-vision.com/laf_table.pdf

スプリット例
'test' 1,203
'train' 1,036
@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 (デフォルト設定)

  • 構成の説明: 遺失物セマンティック セグメンテーション データセット。

  • ダウンロードサイズ: 5.44 GiB

  • データセットのサイズ: 5.42 GiB

  • 機能の構造:

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),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラス形Dタイプ説明
特徴辞書
画像ID文章弦
画像左画像(1024, 2048, 3) uint8
セグメンテーションラベル画像(1024, 2048, 1) uint8

紛失して見つかった/ステレオディスパリティ

  • 構成の説明: 遺失物ステレオ画像と視差マップ。

  • ダウンロードサイズ: 12.16 GiB

  • データセットのサイズ: 12.22 GiB

  • 機能の構造:

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),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラス形Dタイプ説明
特徴辞書
視差マップ画像(1024, 2048, 1) uint8
画像ID文章弦
画像左画像(1024, 2048, 3) uint8
画像右画像(1024, 2048, 3) uint8

紛失して見つかった/フル

  • 構成の説明: 完全な遺失物データセット。

  • ダウンロードサイズ: 12.19 GiB

  • データセットのサイズ: 12.25 GiB

  • 機能の構造:

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),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラス形Dタイプ説明
特徴辞書
視差マップ画像(1024, 2048, 1) uint8
画像ID文章弦
画像左画像(1024, 2048, 3) uint8
画像右画像(1024, 2048, 3) uint8
インスタンスID画像(1024, 2048, 1) uint8
セグメンテーションラベル画像(1024, 2048, 1) uint8

紛失した_発見/フル_16ビット

  • 構成の説明: 完全な遺失物データセット。

  • ダウンロードサイズ: 34.90 GiB

  • データセットのサイズ: 35.05 GiB

  • 機能の構造:

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),
})
  • 機能ドキュメント:
特徴クラス形Dタイプ説明
特徴辞書
視差マップ画像(1024, 2048, 1) uint8
画像ID文章弦
画像左画像(1024, 2048, 3) uint8
画像右画像(1024, 2048, 3) uint8
インスタンスID画像(1024, 2048, 1) uint8
セグメンテーションラベル画像(1024, 2048, 1) uint8