Visualisation : Explorer dans Know Your Data
Descriptif :
L'ensemble de données LostAndFound résout le problème de la détection de petits obstacles inattendus sur la route, souvent causés par une cargaison perdue. L'ensemble de données comprend 112 séquences vidéo stéréo avec 2104 images annotées (choisissant environ chaque dixième image à partir des données enregistrées).
L'ensemble de données est conçu de manière analogue à l'ensemble de données 'Cityscapes'. L'ensemble de données fournit : - des paires d'images stéréo en résolution couleur 8 ou 16 bits - des cartes de disparité précalculées - des étiquettes sémantiques grossières pour les objets et la rue
Les descriptions des étiquettes sont données ici : http://www.6d-vision.com/laf_table.pdf
Documentation complémentaire : Explorer sur Papers With Code
Page d'accueil : http://www.6d-vision.com/lostandfounddataset
Code source :
tfds.datasets.lost_and_found.Builder
Versions :
-
1.0.0
(par défaut) : aucune note de version.
-
Mise en cache automatique ( documentation ): Non
Fractionnements :
Diviser | Exemples |
---|---|
'test' | 1 203 |
'train' | 1 036 |
Clés supervisées (Voir
as_supervised
doc ):None
Figure ( tfds.show_examples ) : non pris en charge.
Citation :
@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 (configuration par défaut)
Description de la configuration : ensemble de données de segmentation sémantique Lost and Found.
Taille du téléchargement :
5.44 GiB
Taille du jeu de données :
5.42 GiB
Structure des fonctionnalités :
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),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
image_id | Texte | chaîne de caractères | ||
image_left | Image | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
segmentation_label | Image | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):
perdu_et_trouvé/stéréo_disparité
Description de la configuration : Images stéréo perdues et trouvées et cartes de disparité.
Taille du téléchargement :
12.16 GiB
Taille du jeu de données :
12.22 GiB
Structure des fonctionnalités :
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),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
disparité_map | Image | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
image_id | Texte | chaîne de caractères | ||
image_left | Image | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
image_right | Image | (1024, 2048, 3) | uint8 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):
perdu_et_trouvé/complet
Description de la configuration : jeu de données complet des objets perdus et trouvés.
Taille du téléchargement :
12.19 GiB
Taille du jeu de données :
12.25 GiB
Structure des fonctionnalités :
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),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
disparité_map | Image | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
image_id | Texte | chaîne de caractères | ||
image_left | Image | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
image_right | Image | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
instance_id | Image | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
segmentation_label | Image | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):
perdu_et_trouvé/full_16bit
Description de la configuration : jeu de données complet des objets perdus et trouvés.
Taille du téléchargement :
34.90 GiB
Taille du jeu de données :
35.05 GiB
Structure des fonctionnalités :
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),
})
- Documentation des fonctionnalités :
Caractéristique | Classer | Forme | Dtype | La description |
---|---|---|---|---|
FonctionnalitésDict | ||||
disparité_map | Image | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
image_id | Texte | chaîne de caractères | ||
image_left | Image | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
image_right | Image | (1024, 2048, 3) | uint8 | |
instance_id | Image | (1024, 2048, 1) | uint8 | |
segmentation_label | Image | (1024, 2048, 1) | uint8 |
- Exemples ( tfds.as_dataframe ):